改进的关联规则算法研究与应用：挑战与优化

关联规则算法的研究是数据挖掘领域的一个核心议题，由Agrawal等人在早期的研究中首次提出，对于大规模数据集（KD）的分析至关重要，特别是在商业智能和市场篮子分析中。这些规则能够揭示数据之间的隐含关联，从而支持决策制定和个性化推荐。 论文作者文拯，硕士研究生，专攻计算机科学与技术，他的硕士论文深入探讨了关联规则挖掘算法的各个方面。首先，作者分析了经典的关联规则挖掘算法，如Apriori算法，该算法通过频繁项集生成规则，但存在扫描数据库多次的问题，效率不高。 Sampling算法则试图通过抽样减少计算量，但可能会丢失部分信息。Partition算法则是将数据分割来提高处理能力，但这可能增加复杂性。 论文中针对传统方法的局限性，文拯提出了事务数据库的垂直数据布局（TD-A）存储结构，这种结构旨在解决水平数据布局在处理大量事务时数据压缩不足的问题。利用TD-A存储结构，作者进一步研究了基于此的TD-A关联规则挖掘算法和并行挖掘算法，旨在提高算法的执行效率和可扩展性。 针对项目公平性问题，即不同项目的支持度和置信度计算可能存在偏差，论文提出了加权关联规则算法。这包括垂直加权规则，强调了项目的重要性；水平加权规则，关注规则本身的影响力；以及混合加权规则，综合考虑两者。这些改进算法旨在确保规则挖掘结果的公正性和准确性。 最后，作者通过TD-A-J关联规则仿真实验系统，对比了Apriori、TD-A和加权算法在效率和用户关注度方面的表现，以此验证新算法的优越性。这一实验结果对于评估算法的实际应用价值具有重要意义，也为未来关联规则算法的优化提供了实证依据。 这篇论文深入研究了关联规则算法的核心概念、经典算法的优化以及创新算法的设计，为数据挖掘领域的实际应用提供了理论支撑和技术改进。通过这个研究，我们可以看到作者在数据挖掘特别是关联规则挖掘上的扎实功底和创新思维。