改进Apriori算法的关联规则挖掘研究

"一种改进的Apriori算法，旨在优化关联规则挖掘过程，通过减少连接操作次数和矩阵运算量来提升效率。由刘军和吴誉提出，该方法在数据库扫描和矩阵运算上进行了改进，提高了算法的时间性能。" 在数据挖掘领域，关联规则挖掘是一种重要的技术，它从大规模数据库中寻找有趣的关联或相关性。Apriori算法是这个领域的一个经典算法，由Agrawal和Srikant于1994年提出。该算法的核心在于两个步骤：连接和剪枝。连接步骤是将数据库中的项集合并，形成更大的候选集；剪枝步骤则是去除不满足频繁项集条件的候选集成员。 然而，Apriori算法在处理大数据集时面临效率问题，主要是由于频繁进行数据库扫描和连接操作。针对这个问题，刘军和吴誉提出了一种改进的Apriori算法。首先，他们改变了频繁项集的排序方式，按照字典顺序排列，这样在连接操作时可以减少不必要的匹配，从而降低连接次数。其次，他们将对数据库的扫描操作转换为对矩阵的运算，并且对映射成的矩阵按项目的个数升序排列，这有助于减少矩阵运算的复杂性，进一步优化了计算效率。 关联规则挖掘的目标是找出频繁项集，这些项集在数据库中出现的频率超过预设的最小支持度。一旦找到频繁项集，就可以生成关联规则，形式如“如果项集A发生，则项集B也常常发生”。支持度和置信度是评估规则有趣性的两个关键指标，支持度表示项集在所有交易中出现的比例，置信度则表示在包含项集A的交易中同时包含项集B的比例。 实验结果显示，改进后的Apriori算法在时间性能上显著优于原始的Apriori算法，这对于处理大数据集的关联规则挖掘任务尤其重要。这种优化对于实时分析、市场篮子分析、推荐系统等应用具有实际价值，能够更快地发现有价值的关联规则，为决策提供更及时的数据支持。 这种改进的Apriori算法是对经典关联规则挖掘算法的一种有效优化，通过减少计算复杂性和提高运行速度，它在数据挖掘实践中更具实用性。这种方法的提出，不仅提升了关联规则挖掘的效率，也为后续的算法优化提供了思路。