在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的技术，它能够从大量数据中发现项集之间有趣的关联和相关性。这些规则通常用于市场营销、商品推荐、风险管理等多个领域。然而，如何总结和评估关联规则挖掘算法的应用效果是一个关键问题。本文将从几个方面来探讨这一主题。

首先，我们需要了解关联规则挖掘的基本概念。关联规则挖掘的目标是找出数据集中频繁出现的项集以及这些项集之间的强规则。例如，在超市的购物篮数据中，如果顾客经常一起购买面包和牛奶，那么就可以生成一条规则：“购买面包→购买牛奶”。

评估关联规则挖掘算法效果的方法通常包括以下几个方面：

1. 准确性：这是评估关联规则最重要的指标之一。准确性衡量的是挖掘出的规则与实际数据之间的符合程度。一个准确的关联规则应该能够真实地反映数据中的关联模式。

2. 支持度：支持度是指包含规则中所有项的记录在数据集中所占的比例。支持度高的规则意味着它在数据集中出现的频率高，通常被认为是更可靠的。

3. 置信度：置信度是指在包含规则前件的记录中，同时包含规则后件的比例。置信度高的规则意味着前件和后件之间的关联性强。

4. 提升度：提升度是衡量规则的另一个重要指标，它表示了在已知前件的情况下，后件发生的概率与后件单独发生的概率之间的比值。提升度高的规则表明前件和后件之间存在较强的关联。

5. 覆盖度：覆盖度是指规则能够覆盖的数据集中的记录数。一个覆盖度高的规则意味着它能够适用于更多的情况。

6. 时效性：对于某些应用场景，如实时推荐系统，规则的时效性也非常重要。时效性好的规则能够反映最新的用户行为或市场趋势。

在评估关联规则挖掘算法时，通常需要综合考虑以上多个指标。例如，一个支持度和置信度都很高的规则可能是一个很好的规则，但如果它的提升度不高，那么这个规则可能只是反映了数据集中普遍存在的现象，而不是真正的关联。

总结关联规则挖掘算法的应用效果时，可以从以下几个方面进行：

• 规则的数量和质量：挖掘出的规则总数以及其中符合预设标准的规则数量。
• 算法的效率：算法执行的时间和消耗的资源。
• 用户满意度：如果应用在推荐系统中，用户的反馈和满意度也是一个重要的衡量标准。
• 业务影响：关联规则的应用是否带来了实际的业务增长或改进。

最后，为了有效地总结和评估关联规则挖掘算法的应用效果，需要结合具体的应用场景和业务目标，选择合适的指标和评估方法。同时，不断地对算法进行优化和调整，以提高挖掘出的规则的质量和实用性。