关联规则挖掘：视图预处理与属性过滤算法

"这篇文章介绍了关联规则挖掘的一个高效预处理算法，旨在通过数据预处理减少属性数量，压缩数据库，提升关联规则挖掘的性能。作者利用视图机制筛选数据，并根据一维（L1）和二维（L2）频繁数据项集进行过滤。文章探讨了关联规则挖掘在数据挖掘中的重要性，并提及Apriori算法作为基础，但指出其在实际应用中的局限性。文章引用了其他优化算法，如基于划分、哈希表、采样和反扭曲算法的改进。作者利用频繁数据项集的子集也是频繁的特性，对预处理后的数据进行进一步压缩。" 文章详细阐述了关联规则挖掘的基础——Apriori算法，这是一种迭代算法，通过扫描数据库并计算不同长度的数据项集的频率。首先，算法找出一维频繁数据项集，然后基于这些项集构建可能的二维频繁数据项集的候选集合，再进行第二次扫描以确认这些候选集合是否真的是二维频繁数据项集。 为了优化这一过程，文章提出的预处理算法利用视图来存储符合条件和有用属性的数据。通过对一维和二维频繁数据项集的分析，可以过滤掉不重要的属性，从而减少数据库的规模。这种预处理步骤有助于减少后续挖掘算法的计算复杂度，提高效率。 此外，文章引用了其他研究工作，如基于划分、哈希表、采样和反扭曲算法的关联规则挖掘优化策略。这些方法分别从数据划分、数据结构优化、随机采样和处理数据倾斜等方面改进了Apriori算法，降低了候选集生成和扫描数据库的次数。 作者在论文中强调，尽管Apriori算法有其优化之处，但在实际大规模数据上仍然面临效率挑战。因此，通过频繁数据项集的子集属性，对预处理后的数据进行压缩，可以进一步提高挖掘效率，为关联规则挖掘算法的性能提升奠定了基础。 这篇论文提供了一个有效的预处理方法，通过减少数据属性和压缩数据，为关联规则挖掘提供了优化解决方案。这不仅适用于Apriori算法，也为其他关联规则挖掘算法的改进提供了思路。