改进Apriori算法在关联规则挖掘中的高效应用

"这篇论文是2008年发表在南通大学学报自然科学版的一篇自然科学类论文，主要探讨了关联规则挖掘中的Apriori算法的改进及其在电子病历应用系统中的实施效果。" 正文: 关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要组成部分，它通过寻找数据库中项集之间的频繁模式来揭示数据间的隐藏关系。经典的Apriori算法由 Agrawal 和 Srikant 在1994年提出，主要用于购物篮数据分析，旨在发现商品之间的关联规则。然而，Apriori算法存在效率问题，需要多次遍历数据库生成候选集，并可能导致大量的无用计算。 该论文在深入分析Apriori算法的基础上，提出了一种改进的Apriori关联规则挖掘算法。改进之处可能包括优化了候选集生成过程，减少了数据库扫描次数，以及可能增加了动态更新能力，以提高算法的运行速度和挖掘性能。这些改进对于处理大规模数据集尤其重要，因为它们能有效减少计算复杂度，缩短挖掘时间。 论文还对改进后的算法在UCI机器学习数据库上进行了性能分析，UCI数据库是常用的数据挖掘和机器学习研究数据集。通过实验，作者证明了改进的Apriori算法在运行速度和挖掘效率方面优于传统的Apriori算法。此外，论文还设计了一个电子病历关联规则挖掘应用系统，这表明该算法在实际医疗数据分析中的可行性，有助于发现患者疾病之间的关联，为临床决策提供支持。 关键词包括数据挖掘、关联规则、频繁项目集和Apriori算法，表明论文的重点在于这些领域。中图分类号G.6"5#可能代表的是计算机科学技术类的某个细分领域，而文献标识码和文章编号则为论文的唯一识别标志。 这篇论文通过改进Apriori算法，提升了关联规则挖掘的效率，同时展示了其在实际应用中的潜力，特别是在电子病历分析中的作用。这对于数据挖掘领域的研究者和实践者来说具有很高的参考价值，能够推动关联规则挖掘技术的发展和实际应用。