AprioriTidD：一种优化的关联规则挖掘算法

"一种高效关联规则挖掘算法 (2011年) - 提高关联规则挖掘效率，AprioriTidD算法，减少无效项集和候选项集，提高数据挖掘效率" 关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要组成部分，由Agrawal等人在1993年提出，主要用于发现数据集中项集之间的有趣关系。经典的关联规则挖掘算法如Apriori和AprioriTid由Agrawal和Srikant在1994年提出。这些算法的核心思想是基于频繁项集的概念，通过逐层迭代的方式查找满足最小支持度阈值的项集。 Apriori算法首先生成频繁1项集，然后通过连接和剪枝操作产生候选项集，接着扫描事务数据库计算候选项集的支持度，以此类推，直到没有新的候选项集为止。然而，由于频繁地扫描事务数据库，Apriori算法在处理大规模数据时效率较低。 为了解决Apriori算法的效率问题，Agrawal等人提出了AprioriTid算法，引入了Tid表来存储事务ID，以减少多次扫描事务数据库的时间开销。AprioriTidD算法在此基础上进一步优化，它通过更有效的裁剪策略减少无效项集的产生，并且能够减少候选项集的生成，从而显著提高了算法的效率。 在2011年的这篇论文中，作者王娟勤和李书琴提出了AprioriTidD算法。该算法在处理由程序模拟的超市购物数据集时，展示了其优势。通过对比实验，他们证明AprioriTidD算法能够有效地缩小Tid表，减少计算量，显著提升了数据挖掘的效率。 关联规则挖掘在各种领域都有广泛应用，如市场篮子分析、顾客行为分析、医学诊断等。AprioriTidD算法的提出，对于应对大数据时代的需求，尤其是在处理海量数据时，提供了更优的解决方案，有助于提升数据分析的速度和精度，为决策支持提供更及时的依据。 总结来说，本文提出的AprioriTidD算法是对Apriori和AprioriTid算法的改进，它通过优化项集生成和剪枝过程，减少了无效计算，提升了关联规则挖掘的效率。这种高效算法对于大数据环境下的数据挖掘任务具有重要的实践价值。