事务相似矩阵优化的ARBSM算法:提升关联规则挖掘效率

本文主要探讨了一种针对Apriori算法存在的局限性而提出的改进关联规则挖掘算法——基于事务相似矩阵的关联规则挖掘算法(ARBSM)。Apriori算法，作为数据挖掘中的经典方法，通过逐层搜索的方式挖掘布尔关联规则，但这种方式存在效率低下、迭代产生的频繁项集候选集过多的问题。ARBSM算法的关键创新在于它首先对事务布尔矩阵进行压缩，构建一个事务相似矩阵，这个矩阵允许直接查找高阶K-项频繁集，从而跳过逐层搜索的过程，直接定位到可能的强关联规则。 ARBSM算法的优势在于它有效解决了Apriori算法的瓶颈问题，即在每次搜索过程中都需要扫描整个数据库，这在处理大规模事务数据库时显得尤为耗时。通过事务相似矩阵，算法能够减少重复扫描，显著降低搜索空间，提高数据挖掘的效率。此外，它还利用事务之间的相似性，挖掘潜在的强关联规则，这些规则通常比由Apriori算法产生的更具有实际价值，因为它们更能反映数据中的真实模式。 该算法的研究背景是关联规则挖掘作为数据挖掘中的重要分支，对于商业决策制定者、市场分析人员以及数据科学家来说，发现有价值的关联规则具有重要意义。ARBSM算法的提出，是对Apriori算法的一种优化，旨在提供一种更为高效、准确的关联规则挖掘策略，特别是在处理大量数据和复杂关系时，其性能优势将更为明显。 总结来说，ARBSM算法通过事务相似矩阵的构建，革新了关联规则挖掘的传统方法，使得在大数据背景下能够高效挖掘出潜在的强关联规则，对于提升数据挖掘的实用性和性能具有积极意义。