量子PSO改进的关联规则挖掘算法：高效挖掘高价值规则

本文主要探讨了结合变异机制和量子粒子群优化（Improved Quantum Particle Swarm Optimization, IQPSO）的关联规则挖掘算法在解决数据集中的问题时的应用。针对传统的关联规则挖掘方法，作者提出了一种创新的解决方案，通过以下几个关键步骤来提升挖掘效率和规则价值： 1. 量子比特表示：首先，研究者将数据集中的每个实例转换为量子比特的形式，这一步骤利用了量子计算的优势，将复杂的数据结构抽象为量子系统的状态，便于进行高效处理。 2. 量子进化算法为基础框架：建立了一个基于量子进化算法（Quantum Evolutionary Algorithm, QEA）的基础框架，这是量子计算在关联规则挖掘中的应用基础，通过模拟自然选择和遗传过程寻找潜在的规则模式。 3. 量子粒子群优化的改进：在此基础上，引入量子粒子群优化（QPSO）替代QEA进行规则挖掘。QPSO是一种模拟鸟群觅食行为的优化算法，其利用群体智慧来寻找全局最优解，通过调整粒子的位置和速度来优化搜索过程。 4. 变异机制与动态惯性权重：为了增强算法的收敛性和避免陷入局部最优，文章引入了变异机制，允许粒子在搜索过程中发生随机变化，增加了搜索空间的探索性。同时，动态惯性权重策略使得粒子在搜索初期更依赖于当前最佳解，随着迭代进行逐渐减少，从而促进全局搜索。 5. 实证验证：通过在UCI和课程成绩等数据集上的实验，对比了所提算法与传统方法的性能。实验结果显示，结合变异机制和量子PSO的关联规则挖掘算法在挖掘速度、规则质量和整体性能上表现出色，生成的关联规则具有更高的价值。 这项工作融合了量子计算的特性与优化算法的优势，为关联规则挖掘提供了一种新颖而有效的策略，有望在大数据分析和知识发现领域取得突破性进展。