基于质数编码的遗传算法单维关联规则高效挖掘

本文档主要探讨了"基于遗传算法的单维关联规则挖掘"这一主题，由朱彦廷作为主要研究者。朱彦廷教授是一位在人工智能和数据挖掘领域有着深厚研究背景的讲师，他的工作邮箱为lpdyh@163.com，来自广西现代职业技术学院计算机系。论文的核心贡献是提出了一种新颖的质数编码方法，该方法将数据库中的属性项从原有的字符串形式转换为数值型的合数表示，从而将复杂的字符串比较操作简化为高效的数值运算。 传统上，关联规则挖掘通常处理的是多维度的数据，而在本文中，作者专注于单维场景下的改进。通过质数编码，数据库的存储需求大大减少，当数据库压缩比超过25%时，该算法能够显著提升效率，至少达到49%。这种方法的关键在于引入了频繁项集估计数目，使得搜索过程集中在频繁项的密集区域，有效地剪枝了搜索空间，提高了挖掘效率。 在技术实现上，这种基于遗传算法的单维关联规则挖掘算法巧妙地利用了遗传编程的思想，通过模拟自然选择和遗传机制来优化搜索策略，确保算法能够在最有可能发现频繁项集的区域进行深入挖掘。这种方法对于大规模数据集尤其适用，因为它能够处理高维度数据的复杂性，并通过减小数据规模来加快计算速度。 此外，该论文还提到了其在数据挖掘领域的应用前景，特别是与关联规则分析的结合，这表明其在市场篮子分析、用户行为预测、推荐系统等实际应用中具有广泛的应用潜力。这篇论文不仅提供了一种创新的算法设计思路，也为单维关联规则挖掘的研究和发展做出了重要贡献，对于理解如何优化数据处理和挖掘性能具有重要的学术价值。