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本文通过对Apriori算法分析，应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法，最大可能的减少数据库扫描的次数，快速发现频繁项集，提高A...

关联规则

挖掘算法

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本文通过对Apriori算法分析，应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法，最大可能的减少数据库扫描的次数，快速发现频繁项集，提高Apriori算法的效率。

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关联规则挖掘 Apriori 算法效率提高方法研究

班级：计算机技术班

学号：

姓名：

指导教师：

信息学院

2016 年月

关联规则挖掘 Apriori 算法效率提高方法研究

摘要

Apriori 算法是关联规则挖掘中的经典算法。在 Apriori 算法中，使用频繁项

集的先验知识，逐层搜索的迭代方法，通过扫描数据库，累积每个项的计数，

并收集满足最小支持度的项，找每个都需要扫描一次数据库。算法的效率随

着数据量的增大，频繁项集的增多，算法的效率就非常的低，本文通过对

Apriori 算法分析，应用散列、事务压缩、划分、抽样等方法，最大可能的减少

数据库扫描的次数，快速发现频繁项集，提高 Apriori 算法的效率。

关键字

关联规则；Apriori 算法；效率；提高方法

0 引言

关联规则揭示数据间的相互关系，关联规则挖掘试图从一组给定的数据项

以及事务数据库(每个事务是一个数据项的集合)中，筛选出数据项集在事务数

据库中出现的频度关系。关联规则挖掘可以发现大量数据中数据项集之间有价

值的关联或相关联系。

关联规则挖掘问题首先是由 R.Agrawal 等于 1993 年提出 ,其后许多的研究

人员对该问题进行了广泛的研究,主要集中在改进关联规则挖掘算法以提高挖掘

的效率等和推广关联规则挖掘应用两个方面。至今,最经典的关联规则挖掘算法

仍是由 R.Agrawal 等提出的 Apriori 算法 ,该算法的主要思想是首先寻找给定大

数据集中的频繁项集 ,然后通过频繁项集生成强关联规则。寻找频繁项集步骤的

核心思想是用前一次扫描数据库的结果产生本次扫描的候选项目集,从而提高搜

索的效率。在数据挖掘中，Apriori 算法是布尔型关联规则挖掘频繁项集的原创

算法，算法使用了频繁项集的先验知识，使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k

项集用于探索（k+1）项集。首先通过扫描数据库，累积每个项的计数，并收集

满足最小支持度的项，找出频繁 1 项集的集合。该集合记作。然后，用

于找频繁 2 项集的集合，用于找，如此下去，直到不能再找到频繁 K

项集。找每个需要扫描一次数据库。这样，算法的效率随着数据量的增大，

频繁项集的增多，算法的效率就非常的低。

关联规则的一个例子是“90 % 的顾客在购买面包和黄油的同时也会购买牛

奶” ,表示顾客在购买某些商品时很可能会同时购买其它的一些相关商品。发现

这样的规则有助于商品货架设计、库存安排及根据购买模式对用户进行分类。

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Further Improvement of the Apriori Method • Major computational challenges • Multiple scans of transaction database • Huge number of candidates • Tedious workload of support counting for candidates • Improving Apriori: general ideas • Reduce passes of transaction database scans • Shrink（减少） number of candidates • Facilitate support counting of candidates

进一步改进Apriori方法 • 主要计算挑战 • 多次扫描事务数据库 • 候选集数量巨大 • 对候选集的支持计数工作量繁重 • 改进Apriori: 总体思路 • 减少扫描事务数据库的次数 • 减少候选集的数量 • 便于对候选集...

Apriori算法是什么

### 回答1： Apriori算法是一种用于...Apriori算法可以应用于市场篮子分析、推荐系统等领域，并且具有较高的效率和可扩展性。它能够从大规模的数据集中挖掘出有意义的关联规则，对于商业决策和市场营销具有很大的帮助。

apriori算法的改进

改进的Apriori算法主要集中在减少候选频繁项集的数量以及优化验证过程，以提高算法的效率。...总而言之，改进的Apriori算法通过减少候选项集的数量、优化验证过程以及使用其他优化技术，可以显著提高算法的效率和性能。

写一个对改进apriori算法的实验分析

Apriori算法是一种常用的关联规则挖掘算法，它通过遍历数据库中的所有项集，计算各项集的支持度和置信度，从而发现项集之间的关联关系。然而，传统的Apriori算法存在着计算复杂度高、内存消耗大等问题。因此，有许多...

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然后，算法通过对频繁1项集进行组合，生成候选2项集，并再次扫描数据集，统计每个候选2项集的出现次数，并将出现次数大于等于最小支持度阈值的候选2项集作为频繁2项集。接着，算法通过对频繁2项集进行组合，生成候选...

数据挖掘apriori算法

Apriori算法通过计算事务数据库中各个项集的支持度来确定频繁项集。支持度是指包含该项集的事务数与总事务数的比例。通过设定最小支持度阈值，我们可以筛选出那些在数据集中频繁出现的项集。一旦得到频繁项集，...

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此外，还有许多学者对Apriori算法进行了拓展，如基于模糊逻辑的关联规则挖掘、基于网络的关联规则挖掘等，这些研究为Apriori算法的应用和发展提供了新的思路和方向。总的来说，Apriori算法虽然在一些方面存在缺点...

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Apriori算法是一种关联规则挖掘算法，主要应用于市场营销、推荐系统、商品分类、数据分析等领域。具体来说，Apriori算法可以根据消费者购买行为的历史数据，发现频繁出现的商品组合关系，从而帮助企业制定更加精准...

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apriori算法并不是基于hash的算法，它是一种经典的频繁项集挖掘算法，用于发现数据集中出现频率最高的项集。apriori算法的核心思想是利用先验知识削减搜索空间，即通过候选项集的逐层筛选，去除不满足最小支持度要求...

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如何改进apriori算法

有多种方法可以改进Apriori算法，以下是其中几种： 1. 基于采样的改进：在一个大的数据集上运行Apriori算法可能会...这些改进方法可以单独应用或者组合使用，具体取决于数据集的大小、计算资源、算法的效率等因素。

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