Apriori算法深度剖析与改进策略：2009年序列模式挖掘研究

本文主要探讨了2009年发表的论文《频繁序列模式挖掘算法Apriori的分析及改进》。该论文深入剖析了由R.Agrawal等人提出的经典数据挖掘算法Apriori的基础原理及其在序列模式挖掘领域的应用。Apriori算法是一种基于频繁项集挖掘的方法，其核心思想是利用“频繁项集的所有非空子集必定是频繁的，非频繁项集的所有超集必定是非频繁的”这一性质，通过递归地找出支持度超过预设阈值（最小支持度）的频繁项集。 论文详细介绍了Apriori算法的两个关键步骤：连接步骤和删除步骤。连接步骤是通过合并Lk-1中的项集，形成Lk的候选集Ck，这里假设数据库中的项目已按字典顺序排列。删除步骤则是筛选掉那些在实际数据中不频繁的项集，以保持频繁项集的准确性。 然而，论文指出Apriori算法存在一些缺点，例如在处理大规模数据时，产生的候选集会迅速膨胀，导致计算效率低下。针对这些问题，作者提出了改进的算法，旨在优化频繁序列模式挖掘过程，减少候选集的生成，提高算法的执行效率。 在序列模式挖掘领域，Apriori算法是基础，但后续的研究如AprioriAll、AprioriSome和DynamicSome等算法在此基础上进行了扩展和优化，以适应不同场景的需求。论文还讨论了“候选频繁序列集产生一测试”的通用思想，即先找出频繁项目集，再对它们进行进一步分析和挖掘。 此外，文章强调了序列模式挖掘的目的——从序列数据库中提取出具有特定支持度的频繁序列，以便生成关联规则和模式。论文中还提到了关键词，如数据挖掘、序列模式、频繁序列以及生成树，这些概念对于理解整个论文内容至关重要。 本文不仅深入解析了Apriori算法的工作机制，而且提供了对其局限性的见解和改进策略，为序列模式挖掘领域的研究人员提供了一个有价值的参考框架。