数据挖掘：Apriori与AprioriTid算法效率对比分析

"基于关联规则的数据频繁集挖掘算法效率分析，杨舒琴，徐国爱，张淼。讨论了数据挖掘中的关联规则方法，主要对比分析了Apriori和AprioriTid两种算法在挖掘效率上的差异。" 在数据挖掘领域，关联规则是一种重要的分析工具，它用于发现数据集中项集之间的有趣关系，比如购物篮分析中的商品组合。关联规则通常由两部分组成：一个条件项集和一个结论项集，连接它们的是一个概率度量，如支持度和置信度。 本文由杨舒琴、徐国爱和张淼共同撰写，探讨了随着数据库和数据仓库技术的发展，数据挖掘技术如何帮助人们从海量数据中提取有价值信息。其中，关联规则方法是一个核心的技术手段，它包括Apriori和AprioriTid两种经典的挖掘算法。 Apriori算法是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant于1994年提出的，主要用于挖掘频繁项集。其基本思想是通过迭代生成候选集并剪枝来避免不必要的计算，减少内存消耗和计算时间。然而，Apriori算法在处理大规模数据时可能会遇到效率问题，因为它需要多次扫描数据库来生成频繁项集。 AprioriTid算法是对Apriori算法的一种优化，它引入了事务ID的概念，使得算法能够在事务级别上进行剪枝，从而提高了效率。尽管AprioriTid相对于Apriori在某些情况下可能更快，但其适用性和效率仍取决于具体的数据分布和事务结构。 文章中，作者通过设计特定的测试环境，对这两种算法进行了实验比较，旨在深入理解它们在实际应用中的性能差异。实验结果可能揭示了在不同数据集和参数设置下，哪种算法更适宜于特定场景，为数据挖掘实践提供了参考。 关键词涉及的数据挖掘是信息技术的一个重要分支，关联规则则是数据挖掘中用于模式发现的经典技术。Apriori和AprioriTid作为关联规则挖掘的代表算法，其效率分析对于优化数据挖掘过程、提高分析速度和资源利用效率具有重要意义。这项研究有助于推动数据挖掘技术的进步，特别是在大数据时代，提升算法效率对于实时分析和决策支持至关重要。