优化AprioriTid算法：挖掘关联规则的新方法

"挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的技术，用于发现数据库中项集之间的有趣关系。AprioriTid算法是经典的关联规则挖掘算法之一，但其效率问题在处理大规模数据时尤为突出。针对这一问题，"挖掘关联规则中AprioriTid算法的改进"的研究提出了一种优化策略，旨在提高算法的性能。 该论文的作者高杰、李绍军和钱锋来自华东理工大学自动化系，他们对AprioriTid算法进行了三方面的改进： 1. 交易减少（Transactions Reduction）：传统的AprioriTid算法需要扫描所有交易来生成频繁项集。改进后的算法通过删除不需要扫描的许多交易，有效地减少了对数据库的访问次数，从而提高了挖掘效率。 2. 候选项集减少（Candidate Itemsets Reduction）：候选项集的生成是AprioriTid算法中的瓶颈。论文提出了一种优化的频繁项集连接过程，通过减少生成的候选项集数量来降低计算复杂性。这种方法有助于降低内存消耗，并加速算法的运行速度。 3. 支持矩阵方法（Support Matrix Method）：为了进一步加快候选项集验证的速度，研究引入了支持矩阵方法。支持矩阵可以快速计算每个候选项集的支持度，避免了对数据库的多次扫描，显著提升了验证阶段的效率。 IAT算法（Improved AprioriTid）是这些改进的集成，它结合了交易减少、候选项集减少和支持矩阵方法，形成了一种高效的数据挖掘解决方案。这种改进不仅适用于传统的零售数据，还可以应用于其他领域的大量数据集，如电子商务、医疗记录等。 通过这些优化，IAT算法能够更有效地挖掘关联规则，尤其在处理大数据集时，其性能优势更为明显。这为关联规则挖掘提供了新的思路，对于提升数据挖掘的实用性和可扩展性具有重要意义。这项工作为关联规则挖掘算法的优化提供了一个有价值的贡献，有助于推动数据挖掘技术的发展。