优化关联规则挖掘：基于数组的Apriori算法改进

"基于数组的关联规则挖掘算法的研究 (2011年) - 李敏、潘祥光、曲云波" 本文主要探讨了关联规则挖掘中的效率问题，特别是针对经典的Apriori算法存在的瓶颈进行了深入研究。关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要组成部分，它用于发现数据集中项集之间的有趣关系，这些关系可以用来支持决策制定和模式识别。Apriori算法是该领域的基础算法，但其效率受到频繁项集生成过程中多次数据库扫描的影响。 作者提出了一种改进的算法，该算法利用数组结构来存储项集信息，以提高挖掘效率。这一创新之处在于，通过一次性扫描数据库，减少了计算的时间开销。在算法执行过程中，先对项目进行计数，这样可以在自连接之前减少参与连接的项集数量，进一步降低了候选项集的数量，从而显著提高了算法的性能。 传统的Apriori算法需要反复生成并扫描候选项集，直到找不到新的频繁项集为止，这在处理大数据集时会导致显著的计算负担。而改进后的算法通过提前的项目计数和有效的剪枝策略，有效地降低了计算复杂性，使得在挖掘同样规模的数据时，算法运行速度更快，资源消耗更少。 此外，文中通过实例对比分析，证明了改进算法在实际应用中的优越性。实例验证通常包括对真实或模拟数据集的实验，以展示新算法在挖掘速度、内存使用和规则质量等方面的提升。这种实证研究对于证明算法的有效性和实用性至关重要。 关键词的“关联规则”指的是数据中项集之间的统计关联，“频繁项集”是指在数据集中出现频率超过预设阈值的项集，“Apriori”是经典关联规则挖掘算法的名称，而“数组”则指代文中用来优化算法的存储结构。 该研究为关联规则挖掘提供了一个高效且实用的解决方案，尤其是在处理大规模数据时，改进的算法能有效缩短挖掘时间，提高计算效率，对于数据分析和商业智能等领域具有重要的实践意义。通过引入数组结构和优化的剪枝策略，这项工作展示了在保持挖掘准确性的同时，如何降低算法的计算成本，这对于后续的研究和开发具有参考价值。