Apriori算法详解与翻译：关联规则挖掘新方法

"Apriori算法是数据挖掘领域的一个经典关联分析算法，由Raghu Ramakrishnan和Ganesh Raghavendra在1993年首次提出。关联规则用于发现数据库中不同项目之间的频繁模式或相关性，如在购物篮分析中常见的“如果顾客购买了牛奶，他们也可能购买面包”。Apriori算法的核心思想是基于频繁项集的性质，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。这一原理使得算法能够提前剪枝，避免无效的计算。 论文中介绍的两种新算法分别是Apriori本身和其混合版本AprioriHybrid。Apriori算法通过迭代的方式找出所有满足最小支持度阈值的频繁项集。首先，它找到单个项目的频繁项集，然后生成并检查所有可能的2项集，接着是3项集，以此类推，直到没有新的频繁项集被找到。在每一步中，Apriori利用‘先验’知识来减少候选集的数量，即如果一个长的项集不是频繁的，那么它的所有子集也不必检查。 AprioriHybrid是这两种算法的融合，结合了它们的优点。它旨在进一步优化Apriori的性能，特别是在处理大规模数据时。AprioriHybrid算法不仅保持了Apriori的剪枝能力，还改进了处理事务大小和数据库中项目数的能力。实验结果显示，AprioriHybrid在处理小到大问题时都显著优于已知的其他算法，且在数据量增加时，其性能扩展性良好，能线性地随着事务数量的增加而扩展。 1Introduction部分通常会介绍研究背景和问题的重要性。在本论文中，作者指出了在大型销售交易数据库中发现关联规则的挑战，并提出的新算法是为了解决这个问题。关联规则挖掘对于商业智能、市场分析等领域具有重大价值，因为它们能帮助发现潜在的销售策略和客户行为模式。 Apriori算法及其改进版本AprioriHybrid是数据挖掘中用于关联规则发现的重要工具，它们通过有效的剪枝策略提高了在大规模数据中的执行效率。论文中的实验结果证实了这些算法的优越性能，对后续的研究和应用具有重要参考价值。"