关联规则挖掘算法优化研究：二进制序列密集树与频繁模式树

"基于关联规则的数据挖掘算法研究，探讨了数据挖掘技术中的关联规则问题，重点关注了算法的效率、可用性和精确性。论文作者通过研究关联规则的基础理论，对经典算法进行了分类、归纳，并对比分析了不同算法的特点。针对大数据集挖掘的挑战，提出了二进制序列密集树和频繁模式树的正负关联规则挖掘算法，旨在优化数据存储效率和挖掘速度。这两种算法无需候选集，仅需一次遍历数据库即可发现所有正负关联规则，提升了运算效率。实验结果显示，这些算法在效率、可用性和扩展性上表现优秀，对于数据挖掘的实际应用具有一定的价值。" 本文深入研究了数据挖掘的核心组成部分——关联规则，这是一种从大规模数据中发现有价值知识的方法。关联规则的挖掘通常包括多个阶段，如概念形成、理论发展和广泛应用。尽管基础概念已相对明确，但关联规则的理论和应用仍有待深化，特别是在挖掘效率、知识实用性及准确性方面。 论文作者陈莉平在导师屈百达的指导下，针对关联规则挖掘的效率问题，提出了一种以二进制序列集组织数据的策略，这有助于降低对内存和CPU的需求。此外，他们还创新性地设计了两种数据结构算法：二进制序列密集树算法和基于频繁模式树的正负关联规则挖掘算法。前者通过对数据进行压缩，构建更紧凑的数据结构来计算支持度和置信度，而后者的独特之处在于它能同时挖掘正关联规则和负关联规则，打破了传统的两步挖掘模式。 这两种算法在实际操作中表现出色，不仅提升了挖掘效率，而且增强了算法的适用性和可扩展性。通过实验验证，它们在处理大数据集时表现出了良好的性能。这些研究成果对于实际的数据挖掘工作，尤其是关联规则的应用，提供了有价值的工具和理论支持，有助于推动关联规则挖掘领域的进一步发展。