Apriori算法优化与应用探索

"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。