完全连接改进Apriori算法：提升挖掘速度

"骆嘉伟、王艳、杨涛和吴君浩在2006年5月的《计算机应用》杂志第26卷第5期上发表了一篇论文，提出了一个改进的Apriori算法，该算法通过引入完全连接的概念，有效地减少了比较次数和迭代运算次数，从而提高关联规则挖掘的速度，同时确保结果的完整性。" Apriori算法是数据挖掘领域中用于发现频繁项集和关联规则的经典算法。它基于“频繁项集的任何子集也必须是频繁的”这一先验原则，通过迭代生成并剪枝候选项集来找出满足最小支持度阈值的频繁项集。然而，原始的Apriori算法在处理大规模数据时效率较低，因为它会产生大量的候选项集，导致大量不必要的计算。 这篇论文提出的改进算法主要集中在减少Apriori算法中的连接比较和迭代次数。首先，作者引入了“完全连接”的概念，这是一种新的条件，允许在频繁2k项集的集合L2k中进行自身连接，生成频繁（2k+1）项集的同时，也能产生未剪枝的候选4k项集。这意味着在2k项集的连接过程中，就已经考虑了可能的4k项集组合，避免了传统Apriori算法中需要额外生成和检查候选4k项集的过程。 其次，对于已经生成的频繁（2k+1）项集的集合L2k+1，论文中的方法直接使用完全连接来创建未剪枝的候选（4k+2）项集，而不是像原始Apriori那样，先生成更大的候选集后再进行剪枝。这种方法减少了生成和检查候选项集的步骤，显著降低了计算复杂性。 实验结果显示，这种改进的Apriori算法在不牺牲结果完整性的前提下，确实能够提高关联规则挖掘的速度。这使得算法更适用于处理大数据集，尤其是在商业智能、市场分析和其他需要快速发现数据模式的场景中，具有更高的效率和实用性。 总结来说，这篇论文提出的改进Apriori算法通过引入完全连接条件，优化了传统Apriori算法的连接和迭代过程，从而提升了算法的运行效率，为关联规则挖掘提供了一个更有效的方法。这种方法对于理解和改进数据挖掘中的关联规则算法具有重要的理论和实践价值。