基于矩阵压缩的Apriori改进算法研究

"这篇论文研究了雷达与ACARS(飞机通信寻址与报告系统)数据融合的方法，通过改进Apriori算法以提升数据挖掘的效率。Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，但存在计算量大、多次扫描数据库的问题。论文提出了一种基于压缩矩阵的Apriori改进算法，通过一次数据库扫描和事务矩阵压缩，减少了运算量，提高了算法性能。文中还对比了其他基于Apriori的优化算法，如优化连接策略、库优化策略和基于矩阵的Apriori算法，指出这些方法虽有所改进，但在时间效率上仍有待提高。新提出的改进算法旨在进一步提升算法效率，通过数组和矩阵压缩技术实现。论文深入分析了Apriori算法的逐层搜索原理和Apriori性质，并探讨了如何利用这些性质进行连接和剪枝操作，以减少无效计算。" 详细说明： 关联规则挖掘是一种从大量数据中发现有趣关系的技术，Apriori算法是这一领域的基础，它采用迭代的方式寻找频繁项集。然而，Apriori的主要缺点是会产生大量的候选项集并需要多次扫描数据库，这在处理大规模数据时效率低下。 针对这些问题，论文提出了基于压缩矩阵的Apriori改进算法。首先，通过一次性扫描数据库，将数据转化为布尔事务矩阵。接着，利用数据的相关性对事务矩阵进行压缩，这有助于降低算法的运算复杂度。这种改进减少了算法执行过程中的数据库扫描次数，从而提高了整体性能。 论文还回顾了前人对Apriori算法的优化工作，如修剪频繁集策略、优化连接策略和库优化策略，以及基于矩阵的Apriori算法。这些方法虽然在某些方面有所改进，但未能从根本上解决时间效率问题。文献中提到的基于压缩事务矩阵相乘的算法虽然减少了扫描次数，但由于矩阵相乘的时间复杂度较高，所以效率提升有限。 为了解决这些问题，论文提出了新的基于数组和矩阵压缩的Apriori改进算法。这种方法旨在通过更加高效的数据结构和操作减少计算量，进一步提升算法运行速度。通过对Apriori算法的逐层搜索过程和Apriori性质的深入分析，论文展示了如何利用这些理论基础优化连接和剪枝步骤，以避免不必要的计算，从而提高整体算法效率。 这篇论文的研究对关联规则挖掘领域具有重要的贡献，特别是在大数据环境下的Apriori算法优化方面。通过压缩矩阵和数组，提出的改进算法有望在实际应用中实现更快的数据处理速度，这对于雷达与ACARS数据融合等需要处理海量数据的场景尤其有价值。