分辨矩阵与Apriori算法结合的关联规则挖掘研究

"基于分辨矩阵和Apriori算法的关联规则挖掘研究与应用，旨在提高关联规则挖掘的效率。作者杜晓明和代逸生通过在数据预处理阶段使用分辨矩阵进行属性约简，降低数据维度，然后在挖掘阶段利用位图表示数据集，并通过置信度阈值优化特征集。实验表明这种方法在时间和空间复杂度上有所改进，具有实际应用价值。" 本文主要探讨的是关联规则挖掘中的算法优化问题。关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要组成部分，它寻找数据库中项集之间的有趣关系，如“如果顾客购买了商品A和B，那么他们可能也会购买商品C”。传统的Apriori算法是最具代表性的关联规则挖掘算法之一，但其效率受到大数据集的挑战。 论文中提出的改进方法是结合分辨矩阵和Apriori算法。分辨矩阵，又称辨别矩阵，是一种用于数据预处理的工具，它可以用来识别数据集中不同对象之间的可区分性，从而去除冗余属性，实现数据的降维。在本研究中，通过分辨矩阵对原始数据集进行属性约简，减少了需要处理的数据量，从而提升了挖掘效率。 接着，作者采用了位图（Bitmap）数据结构来表示经过预处理的数据集。位图数据结构能够高效地存储和检索数据，特别是在处理大量布尔值数据时，可以显著减少内存占用。在关联规则挖掘过程中，通过对位图的操作，可以快速找到频繁项集，并且在每一步运算中，通过设置置信度阈值来过滤不满足条件的规则，进一步减少了计算量。 实验结果证明，这种基于分辨矩阵和Apriori算法的改进方法在时间复杂度和空间复杂度上都有显著提升，这意味着它能在保持挖掘效果的同时，更快地处理大型数据集，这对于实时或大规模的数据分析具有很高的实用价值。此外，这种方法对于处理高维数据集和降低计算资源需求也具有积极意义。 关键词涉及的“分辨矩阵”强调了数据预处理的重要性，“Apriori”则反映了关联规则挖掘的基础算法，而“关联规则”是整个研究的核心目标。文章的研究和应用不仅限于理论层面，还涵盖了实际案例和仿真实验，这显示了该方法在现实世界中的可行性。