区间值加权Apriori算法：解决最小支持度设定问题

"最小支持度为区间值的加权Apriori算法是针对经典Apriori算法在设置最小支持度和衡量项目重要性方面存在的问题而提出的改进算法。该算法运用区间量化方法确定一个最小支持度的范围，用区间值替代单一的阈值，同时结合可能度概念进行剪枝策略，考虑项目权重，实现加权关联规则挖掘。实验结果显示，改进算法能有效解决最小支持度设定不合理的问题，提升算法效率。" 在关联规则挖掘领域，Apriori算法是最具代表性的算法之一，它基于频繁项集的概念来发现项之间的关联规则。然而，Apriori算法的一个关键参数——最小支持度，如果设定得过高，可能导致大量潜在有价值的规则被忽略；设定得过低，则可能导致挖掘出大量冗余规则，增加计算负担。此外，经典Apriori算法未考虑数据库中不同项目的重要性差异。 针对这些问题，本研究提出的最小支持度为区间值的加权Apriori算法引入了区间量化方法，不再局限于单一的最小支持度值，而是计算出一个支持度的合理区间。这样既可避免因支持度过高或过低导致的信息丢失或计算浪费，又增加了算法的灵活性。同时，通过引入项目权重，可以反映不同项目在关联规则中的相对重要性，使得挖掘出的规则更具有实际意义。 为了进一步优化算法性能，研究者还提出了基于可能度的剪枝策略。可能度是一种衡量规则可信度的指标，通过结合可能度，可以在早期阶段就剔除那些不太可能成为频繁项集的候选集，从而减少搜索空间，提高算法的运行速度和效率。 通过在UCI（University of California, Irvine）数据集上的实验比较，该改进算法显示出了优于经典Apriori算法的性能。实验结果证明，加权Apriori算法有效地解决了最小支持度设置问题，显著提高了算法的运行效率，同时确保了挖掘规则的有效性和实用性。 这篇研究工作对于关联规则挖掘领域的理论和实践具有重要意义，它提供了一种更灵活、更有效的算法，能够在处理不同重要性项目的数据时，更好地平衡规则的质量和计算成本。这种改进方法对于数据挖掘、商业智能、市场分析等领域有着广泛的应用前景。