Apriori算法优化：二维数组与十字链表实现

"基于二维数组和十字链表的Apriori算法 数组和链表(02).pdf" 本文主要探讨了一种基于二维数组和十字链表改进的Apriori算法，该算法旨在解决关联规则挖掘中的两个关键问题：生成大量无效候选项集以及多次扫描数据库。Apriori算法是经典的频繁项集挖掘算法，由Agrawal在1993年提出，它通过不断迭代生成频繁项集和候选项集，但在处理大规模数据时效率较低。 传统的Apriori算法首先扫描数据库生成频繁项集L1，然后通过L1生成候选项集C，接着再次扫描数据库计算候选k项集的支持度。这个过程可能会重复多次，不仅效率低下，还可能导致大量的无效候选项集生成。为了解决这些问题，作者提出了一个改进的算法，利用二维数组和十字链表来优化处理流程。 首先，新算法只需要一次数据库扫描，将频繁(k-1)项集进行分组，然后基于这些分组生成候选k项集。这种策略减少了数据库扫描的次数，从而提升了效率。其次，事务数据库被表示为十字链表，这不仅可以提高候选项集的计数效率，还能有效减少内存使用空间。 十字链表是一种数据结构，它可以更紧凑地存储事务数据，每个节点代表一个事务，节点间的连接反映事务中的项关系。与简单的数组或列表相比，十字链表在处理频繁项集和候选项集时可以提供更快的查找和链接速度，特别是在数据量大时，其内存优势更为明显。 文献中还提及了其他对Apriori算法的改进方法，比如使用数组结构表示事务数据库，通过数组压缩减少无效事务，优化候选项集的链接方法等。尽管这些方法在一定程度上提高了效率，但在处理大规模数据时，数组表示仍会消耗大量内存。 基于二维数组和十字链表的Apriori改进算法通过一次数据库扫描和优化的数据结构，有效地减少了无效候选项集的生成，提高了计数效率，降低了内存需求，从而提升了整体运行效率。实验结果证明，这种改进算法在运行效率上优于传统的Apriori算法和其他一些已知的改进算法。这一研究成果对于关联规则挖掘领域，特别是在大数据环境下的应用具有重要的实践意义。