结合散列与压缩的Apriori算法优化：存储减少与效率提升

本文主要探讨了关联规则挖掘中的经典Apriori算法的一种改进方法，发表于2003年的《电子科技大学学报》第32卷第1期。作者黄进和尹治本针对Apriori算法在大数据处理中的存储空间占用和效率问题，提出了结合散列技术和事务压缩技术的优化策略。 首先，他们深入研究了散列函数的构造，散列函数在数据挖掘中扮演着关键角色，它能将大规模的数据集映射到较小的空间中，从而减少存储需求。散列函数的选择对算法效率有着直接影响，一个好的散列函数能够均匀分布数据，减少冲突，从而提高查找和匹配的速度。作者详细分析了不同散列函数设计对算法性能的影响，包括哈希冲突处理、散列表的管理等。 其次，事务压缩技术是另一种关键优化手段，通过合并相似或重复的事务，减少了算法处理的数据量。作者解析了事务压缩的原理，即识别和消除数据集中频繁出现但不构成规则的项集，从而简化了数据结构，降低内存开销。他们提供了事务压缩的具体实现方法，如使用数据的频度信息或者使用启发式算法来合并事务。 论文通过对比原Apriori算法与改进后的算法，通过一个具体的实例展示了实施步骤。结果显示，改进后的算法在保持挖掘准确性的前提下，显著降低了存储空间的需求，提升了算法的执行效率。这不仅有利于处理大规模数据，还提高了数据挖掘技术的整体性能，对于实际应用中的大数据分析和关联规则挖掘具有重要的理论和实践价值。 因此，本文的主要贡献在于提出了一种结合散列技术和事务压缩的Apriori算法改进，为解决数据挖掘中的空间效率问题提供了一种有效的方法，对于优化数据挖掘工具和提升数据处理能力具有重要意义。