多支持度关联规则挖掘算法研究：MS_Apriori算法

MS_Apriori算法 MS_Apriori算法是一种多支持度关联规则挖掘算法，由刘兵等人在论文中提出。该算法旨在解决传统关联规则挖掘算法中的不足之处，即只能使用一个统一的最小支持度阈值对整个数据库进行挖掘，而无法满足不同项目的不同支持度需求。 传统的关联规则挖掘算法，如Apriori算法，都是使用一个统一的最小支持度阈值来挖掘整个数据库中的关联规则。然而，在实际应用中，不同的项目可能具有不同的支持度需求。例如，在零售业中，某些商品可能具有很高的销售频率，而其他商品可能只有很少的销售记录。如果使用统一的最小支持度阈值，可能会导致某些规则被忽视，或者某些规则被错误地挖掘出来。 MS_Apriori算法通过引入多个最小支持度阈值来解决这个问题。该算法允许用户为不同的项目设置不同的最小支持度阈值，从而更好地满足实际应用中的需求。例如，在零售业中，可以为不同的商品设置不同的最小支持度阈值，以便更好地挖掘出有用的关联规则。 MS_Apriori算法的主要优点是可以挖掘出更多的关联规则，包括那些涉及到稀有项目的规则。该算法还可以减少计算量，从而提高挖掘效率。 MS_Apriori算法的工作过程可以分为以下几个步骤： 1. 首先，用户需要设置不同的最小支持度阈值 для不同的项目。 2. 接下来，算法将对整个数据库进行扫描，以找到满足最小支持度阈值的项目组合。 3. 然后，算法将对这些项目组合进行关联规则挖掘，以找到满足最小支持度阈值和最小置信度阈值的规则。 4. 最后，算法将输出所有满足条件的关联规则。 MS_Apriori算法在许多实际应用中都具有重要意义，例如零售业、金融业、医疗保健等。该算法可以帮助企业挖掘出更多的关联规则，从而提高业务效率和决策质量。 MS_Apriori算法是一种高效的关联规则挖掘算法，可以满足不同的项目需求，挖掘出更多的关联规则，并提高业务效率和决策质量。