改进关联图算法提升关联规则挖掘效率

本文档探讨了"一种改进的基于关联图的关联规则挖掘算法"，发表于2004年，作者为罗楠和李玉忱，来自山东大学计算机科学与技术学院。关联规则挖掘是数据挖掘领域中的关键问题，它涉及从大量数据中识别出具有关联性的频繁项集，这对理解用户行为和市场趋势具有重要意义。DLG算法作为一种高效的频繁集发现算法，其核心在于通过减少对事务数据库的扫描次数来降低I/O（输入/输出）开销，从而提高挖掘效率。 原始的DLG算法已经在减少数据处理量方面取得了显著效果，但本文作者在此基础上进一步提出了一个改进版本。改进算法的主要创新点在于关联图构建阶段引入了入度统计，即每个频繁项目被其他频繁项目包含的次数。这个统计值被用作剪枝的依据，有助于筛选出更少的候选集，从而避免不必要的计算，提升算法的性能。这种方法可以看作是对候选空间的智能管理，减少了无效搜索，提高了关联规则挖掘的精度和速度。 论文通过详细的性能分析和对比试验验证了这一改进算法的优势。结果表明，与原DLG算法相比，新的改进算法在保持挖掘效果的同时，显著降低了算法的时间复杂性和资源消耗，显示出优良的性能。关联规则挖掘中的关联图方法和比特向量表示在这里也起到了关键作用，它们为高效地表示和处理大规模数据提供了理论支持。 这篇文章对于理解关联规则挖掘中的核心问题——频繁项集生成，以及如何通过优化算法设计来提高效率，提供了深入的洞察。这对于数据科学家、数据库管理人员以及机器学习工程师来说，是一篇重要的参考文献，特别是在大数据时代，提高数据处理效率和挖掘质量的需求日益迫切。