提升Apriori算法效率：关联规则数据挖掘优化策略

"基于关联规则的数据挖掘算法研究是一篇探讨数据挖掘领域中的关键技术的硕士论文。作者吴海玲在河海大学计算机软件与理论专业撰写，由导师王志坚指导。论文聚焦于关联规则挖掘，这是一种数据挖掘的重要组成部分，其核心挑战是如何提高挖掘效率，特别是Apriori算法的应用。 Apriori算法因其在寻找频繁模式时需要生成大量候选项集，并且多次扫描数据库，导致时空复杂度较高。论文针对这一问题提出了两个方面的优化策略：一是通过在产生候选项目集Ck之前对上一阶段的候选集Lk进行预处理，即Lk-1剪枝，减少候选项的数量，从而降低计算负担；二是采用项编码技术，通过对数据库中的项进行编码并设计适当的删除策略，以减少扫描数据库的次数，进一步优化候选集管理。 实验结果显示，经过优化的算法在保持挖掘结果准确性的前提下，显著提高了关联规则挖掘的效率。关键词包括数据挖掘、关联规则、Apriori算法、频繁项集以及候选项集，这些都体现了作者对于提升数据挖掘性能的深入理解和实践经验。 这篇论文不仅介绍了关联规则挖掘的基础理论，还提供了一种实用的算法改进策略，对于理解Apriori算法的局限性和寻求更高效的解决方案具有参考价值。在当前大数据时代，数据挖掘特别是关联规则挖掘技术的重要性日益凸显，这篇论文的研究成果对于实际应用和理论发展都有着积极的意义。"