D_Apriori算法：基于二分法的关联规则挖掘改进

"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。