Ngày nay, con người đang sởhữu kho dữliệu phong phú, đa dạng và khổng lồ.
Đặc biệt sựphát triển của công nghệthông tin và việc ứng dụng công nghệthông tin
trong nhiều lĩnh vực đã làm cho kho dữliệu ấy tăng lên nhanh chóng. Sựbùng nổnày
đã dẫn tới một yêu cầu cấp thiết là cần có những kỹthuật và công cụmới đểtựđộng
chuyển đổi lượng dữliệu khổng lồkia thành các tri thức có ích. Mặt khác, trong môi
trường cạnh tranh thì người ta ngày càng cần có thông tin với tốc độnhanh đểgiúp cho
việc ra quyết định và ngày càng có nhiều câu hỏi mang tính chất định tính cần phải trả
lời dựa trên khối lượng dữliệu khổng lồđã có. Tiến hành các công việc như vậy chính
là quá trình phát hiện tri thức trong cơ sởdữliệu, trong đó kỹthuật khai phá dữliệu
cho phép phát hiện tri thức tiềm ẩn ấy. Từđó, các kỹthuật khai phá dữliệu đã trở
thành một lĩnh vực thời sựcủa nền Công nghệthông tin thếgiới hiện nay nói chung và
Việt Nam nói riêng. Rất nhiều tổchức và công ty lớn trên thếgiới đã áp dụng kỹthuật
khai phá dữliệu vào các hoạt động sản xuất kinh doanh của mình và thu được những
lợi ích to lớn.
Các kỹthuật phát hiện tri thức và khai phá dữliệu được thực hiện qua nhiều
giai đoạn và sửdụng nhiều kỹthuật: phân lớp (classification),phân cụm (clustering),
phân tích sự tương tự (similarity analysis), tổng hợp (summarization), luật kết hợp
(association rules), Một trong những nội dung cơ bản và phổbiến trong khai phá dữ
liệu là phát hiện các luật kết hợp. Phương pháp này nhằm tìm racác tập thuộc tính
thường xuất hiện đồng thời trong cơ sởdữliệu và rút ra các luật về ảnh hưởng của một
tập thuộc tính dẫn đến sựxuất hiện của một hoặc nhiều tập thuộc tính khác như thế
nào? Do đó việc phát hiện ra các luật kết hợp là một bước rất quantrọng trong khai
phá dữliệu.
