优化Apriori算法：加权处理与多粒度属性约简在关联规则挖掘中的应用

"本文主要探讨了在大数据背景下，如何通过改进Apriori算法和引入多粒度粗糙集属性约简来提升关联规则挖掘的效率和精度。作者提出了加权Apriori算法和多粒度粗糙集属性约简算法的结合方法，以解决传统Apriori算法在处理大数据时存在的数据扫描频繁、候选集生成复杂等问题。" 文章首先介绍了关联规则挖掘在数据挖掘领域的重要性，特别是Apriori算法作为经典的关联规则挖掘方法，尽管有效，但面临如数据冗余和候选集生成繁琐等挑战。为了解决这些问题，文章提出了加权Apriori算法。该算法通过将重复记录只存储一次，并赋予记录重复次数的权重，以此压缩存储空间。同时，它利用二进制布尔矩阵替代原始数据集，通过矩阵的“与运算”快速找出最大频繁集，降低了计算的时间复杂度。 接着，鉴于原始数据可能存在冗余和粗糙集属性约简的不精确性，文章引入了多粒度粗糙集的属性约简算法。这种算法通过对属性值进行细化，提高约简的精度，同时减少了空间需求。多粒度的概念允许在不同层次上分析数据，提供了更灵活的视角来识别关键关联规则。 最后，通过对比实验，作者将提出的加权Apriori算法与基于频繁矩阵的Apriori算法及原始Apriori算法进行了性能评估，证明了新方法在实用性与有效性上的优势。这些改进对于在大数据环境下高效地挖掘有价值的信息具有重要意义。 关键词：多粒度粗糙集，属性约简，二进制，加权Apriori算法 本文的研究不仅对关联规则挖掘理论有所贡献，也为实际的大数据分析应用提供了有价值的工具。在数据挖掘领域，这样的优化和创新有助于提升数据处理效率，更好地服务于信息时代的决策支持和业务洞察。