D_Apriori算法:基于二分法的关联规则挖掘改进

2 下载量 137 浏览量 更新于2024-08-29 收藏 1.51MB PDF 举报
"基于二分法的改进Apriori关联算法研究" 在数据挖掘领域,关联规则挖掘是一种重要的技术,用于发现数据库中项集之间的有趣关系。经典的Apriori算法是这个领域的基石,由Agrawal等人在1994年提出。然而,由于其逐层迭代的方式来产生候选频繁项集,Apriori算法在处理大数据集时效率较低,容易导致大量的计算和内存消耗。 针对这一问题,文章提出了一种名为Dichotomy Apriori (D_Apriori)的改进算法,该算法引入了二分法的思想来提高效率。D_Apriori算法的核心在于它不遵循传统的逐层迭代方式,而是通过逐步逼近的方法越级生成频繁K-项集。具体来说,它利用二分法确定每次需要生成的频繁项集的长度,然后结合排列算法或取并集算法直接产生频繁K-项集,有效地减少了频繁项集的迭代过程。 传统的Apriori算法首先生成频繁1-项集,然后基于这些频繁1-项集生成频繁2-项集,以此类推,直到找到所有频繁项集。而D_Apriori算法则试图跳过中间的某些步骤,直接生成更大长度的频繁项集,从而减少了数据库的扫描次数和计算量。 实验结果显示,在不同数据量、支持度和事务长度的条件下,D_Apriori算法相比于原版Apriori算法,平均效率提升了至少12%,这表明了其在提高算法运行速度方面的显著优势。此外,这种改进对于资源有限的环境尤其有利,因为它可以更有效地处理大规模数据集,节省计算资源。 关联规则挖掘的目标是找到满足最小支持度阈值的频繁项集,并从中导出强关联规则。D_Apriori算法的改进不仅体现在计算效率上,还可能有助于降低内存需求,因为减少了生成的候选集数量。在实际应用中,例如在市场篮子分析、疾病诊断、网络流量分析等领域,这样的优化对于实时决策和快速响应至关重要。 D_Apriori算法是Apriori算法的一次重要优化,它结合了二分法的高效性和排列或并集操作的直接性,有效地减少了计算时间和迭代次数。这种改进策略为关联规则挖掘提供了一个新的视角,对于后续的研究和实际应用具有积极的启示意义。