结合散列与事务压缩的Apriori算法改进：减小空间提升效率

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要技术，用于发现数据集中的有趣模式或关联性。在2003年的论文《关联规则挖掘的Apriori算法的改进》中，作者黄进和尹治本提出了一个创新的方法，结合Apriori算法与散列技术和事务压缩技术，以提升算法的性能。 Apriori算法是经典的关联规则挖掘算法，它基于频繁项集的概念，通过不断增长候选集来寻找频繁项集，从而推导出频繁项集之间的关联规则。然而，随着数据集规模的增大，Apriori算法在存储和计算效率上存在挑战。散列技术在此时发挥了关键作用。论文研究了如何设计高效的散列函数，以减少数据在内存中的存储空间，并且优化查找过程，进而提高算法的执行速度。散列函数的选择和构建直接影响到算法的性能，一个良好的散列函数可以减少冲突，从而减少不必要的计算。 事务压缩技术则是另一个关键技术，它通过对频繁事务的合并或简化来降低数据的复杂度。论文深入剖析了事务压缩的原理，即如何识别和合并具有相同频繁项集的事务，从而减少了存储空间的需求。这种技术不仅有助于减少存储开销，还能够减少频繁扫描数据的次数，进一步提升了算法的效率。 作者通过具体实例展示了原Apriori算法和改进后的算法的实现步骤，对比两者在处理大规模数据集时的表现。结果显示，改进后的算法显著地降低了存储空间需求，提高了算法的执行速度，这对于大规模数据挖掘任务来说无疑是一个重大突破。这个改进算法不仅提升了数据挖掘技术的性能，也为其在实际应用中的广泛应用提供了可行性。 论文的关键词包括数据挖掘、关联规则、Apriori算法、散列和事务压缩，这些词汇体现了研究的核心内容和焦点。这项工作对于理解如何在大型数据集上优化关联规则挖掘算法，以及如何利用现代技术进行有效的数据管理具有重要意义。它为后续的数据挖掘研究和实践提供了一个有价值的参考案例。