布尔矩阵与排序索引优化的关联规则挖掘算法：高效挖掘频繁项集

本文主要探讨了一种结合布尔矩阵与排序索引的改进关联规则挖掘算法。传统的Apriori算法在挖掘关联规则时存在显著的问题，如频繁地扫描数据库以生成候选集，这导致了大量I/O操作，降低了数据挖掘的效率。布尔矩阵关联规则算法虽然在计算频繁项集时表现出较高的计算速度和较低的内存占用，但其在计算前未对矩阵进行预处理，这在一定程度上增加了计算复杂性。 针对这些不足，作者提出了一种创新方法。首先，该算法通过预处理布尔矩阵，剔除了无效的事务和项，通过矩阵乘法和搜索表的方式获取频繁二项集。这种方法能够有效地减少非频繁项集的计算，提高效率。其次，引入排序索引技术，利用索引编号和跳跃搜索机制，可以快速定位频繁项集，进一步加速信息检索过程。在得到频繁二项集后，结合排序索引，可以直接生成更高阶的频繁k-itemsets，无需重复扫描数据库，大大减少了时间和空间复杂度。 与Apriori算法和单纯的矩阵算法相比，这种新方法在处理高频繁度或大数量级的项集时具有明显的优势，能有效提升频繁项集挖掘的效率。通过实验验证，提出的算法仅需一次数据库扫描，就能生成所有频繁项集，从而在实际应用中体现出更高的计算性能和资源利用率。 该研究提出了一种有效的优化策略，将布尔矩阵的高效计算与排序索引的快速检索相结合，为关联规则挖掘提供了一种更为高效、节省资源的方法，对于大数据环境下提高数据挖掘的实时性和准确性具有重要意义。