随着数据收集和存储技术的快速发展，海量数据中蕴藏着大量有价值的信息，同时也带来了数据异常识别的挑战。

离群点检测作为数据挖掘领域的重要研究方向，旨在识别与整体数据模式显著不同的异常数据，其在金融欺诈检测、网络入侵防御、医疗诊断等方面具有广泛应用。

频繁模式挖掘通过发现数据集中频繁出现的模式，为离群点检测提供了一种新颖的视角。

本文首先介绍了频繁模式挖掘和离群点检测的基本概念，并回顾了传统的离群点检测方法。

然后，重点阐述了基于频繁模式挖掘的离群点检测方法的研究现状，分析了不同方法的优缺点和适用场景。

最后，对该领域未来的研究方向进行了展望，包括算法效率、鲁棒性和可解释性等方面的改进。

关键词：离群点检测；频繁模式挖掘；数据挖掘；异常检测；关联规则

在信息化时代，数据呈现爆炸式增长，如何从海量数据中发现有价值的信息成为各领域研究的热点。

离群点检测作为数据挖掘的重要分支，旨在识别与整体数据模式显著不同的异常数据，其在金融欺诈检测、网络入侵防御、医疗诊断等方面具有广泛的应用价值[1-3]。

例如，在信用卡交易中，离群点可能表示欺诈性交易；在网络流量监控中，离群点可能预示着网络攻击；在疾病诊断中，离群点可能代表异常的生理指标。