Apriori算法优化与应用探索

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"这篇硕士学位论文主要探讨了Apriori算法的改进及其在数据挖掘中的应用,作者赵松,导师孙立镌和孙成启,来自哈尔滨理工大学计算机技术专业,完成于2006年。文章深入研究了关联规则挖掘,尤其是在大数据背景下,如何通过改进Apriori算法来提高效率并应用于高校教学质量评价和就业分析中,以发现有价值的知识和提供决策支持。" Apriori算法是一种经典的数据挖掘方法,主要用于发现数据库中的关联规则,即找出项集之间频繁出现的模式。它基于“频繁集”的概念,即如果一个项集频繁出现,那么它的任何子集也必须频繁出现。Apriori算法通过生成候选集和计算支持度来找出频繁集,但其主要缺点在于需要多次扫描数据库,计算量大,特别是在处理大规模数据时效率低下。 针对Apriori算法的不足,论文提出了zSApriori算法。这个改进算法优化了原始Apriori算法的扫描次数,只需一次遍历事务数据库即可计算支持度。此外,zSApriori算法在生成k+1候选项目集之前,会先检查k项频繁集的项目数量,如果少于k,就避免生成不必要的候选集,减少连接操作,节省计算时间。同时,利用频繁项目集的性质,进一步减少了候选项目集的数量,提升了整体性能。 论文将关联规则挖掘应用到实际问题中,如高校教学质量评价。通过对教学评价数据的挖掘,可以发现影响课题教学效果的因素与教师状态之间的关联,为教学管理部门提供决策依据,提升教学质量。另一应用场景是高校就业分析,通过挖掘学生受教育属性与就业属性的关联,可构建社会需求的应用型人才培养模型,为教育政策制定者提供指导,改进教育模式。 这篇论文不仅深入研究了Apriori算法的理论,还提出了有效的改进策略,并成功将其应用到教育领域,展示了关联规则挖掘在解决实际问题中的潜力和价值。关键词包括数据挖掘、关联规则和Apriori算法,表明了研究的核心内容。