改进的关联规则算法

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关联规则挖掘算法的研究与应用

关联规则挖掘算法的研究与应用引言：关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要工具之一，在商业、医疗等领域有着广泛的应用。

通过挖掘数据集中的关联规则，可以发现数据之间的潜在关联关系，为决策提供支持与指导。

本文将对关联规则挖掘算法的研究和应用进行探讨，并分析其在实际问题中的应用效果。

一、关联规则挖掘算法的基本原理关联规则挖掘算法是通过寻找数据集中的频繁项集和关联规则来揭示数据之间的相关性。

算法的基本原理包括：支持度和置信度的计算、频繁项集的挖掘和关联规则的生成。

1. 支持度和置信度的计算：支持度表示一个项集在整个数据集中出现的频率，而置信度表示一个关联规则的可信度。

通过计算支持度和置信度，可以筛选出具有一定频率和可信度的项集和关联规则。

2. 频繁项集的挖掘：频繁项集是指在数据集中出现频率达到预定义阈值的项集。

挖掘频繁项集的常用算法有Apriori算法、FP-growth算法等。

Apriori算法是一种基于逐层搜索的算法，在每一层中利用候选项集生成频繁项集。

而FP-growth算法是一种基于树结构的算法，通过构建FP树和挖掘频繁模式来实现。

3. 关联规则的生成：在挖掘到频繁项集之后，可以利用这些频繁项集生成关联规则。

关联规则的生成常采用Apriori原理，即从频繁项集中根据最小置信度阈值生成关联规则。

二、关联规则挖掘算法的研究进展随着数据挖掘技术的发展，关联规则挖掘算法也得到了不断的改进与扩展。

研究者们提出了许多新的算法和改进方法，以提高关联规则的挖掘效果。

1. 改进的关联规则挖掘算法：针对传统算法在挖掘大规模数据时效率低下的问题，研究者们提出了一些改进的算法。

例如，有基于GPU加速的算法、并行化的算法以及基于增量挖掘的算法等。

这些算法通过利用硬件加速和并行计算技术，可以大幅提升挖掘速度。

2. 多维度关联规则挖掘：除了在单一维度上挖掘关联规则，研究者们还尝试在多维度上进行关联规则的挖掘。

多维关联规则挖掘算法可以同时挖掘多个维度中的关联规则，从而发现更加丰富和准确的关联关系。

一个改进的分类关联规则挖掘算法

２ＪｎｈｕＳｈｏｆｅｔｏｃａｉａｇｎｅｉｇＪｎｈｕ１１０，ｉａ．ｉｚｏｃｏｌＥｌｅｒｍｅｈｎｃｌｏＥｎｉｅｒｎ，ｉｚｏ２００Ｃｈｎ）
ＫｅｒｓＡｐｉｒａｇｒｔｍ；ｙｗｏｄ：ｒｏｉｌｏｈＣＡＲ；ＭＩ；ＤＣｉＭＳＳＡｂｔａｔＡｓｏｉｔｎｒｌｎｎｓｏｅｏｅｉｏｔｎｅｄｎＤａａｍｉｉｇｔｅｍｏｔｃｒｅｔｓｒｃ：ｓｃａｉｕｅｍｉｉｇｉｎｆｔｏｈｍｐｒｔｌｓｉｔｎｎ，ｓｕｒｎａｆｉｈ
ｏｔｅａｓｃａｉｎｒｌｓｔｅｅｇｖｎｒｑｉｍｅｔｂｔａｓａｅｐｔｅｒｌｅａｅｈｗｅｅ，ｕｓｏｉｔｅｍｅｔｈｉｅｅｕｒｈｔｏｕｏｔｅｎ，ｕｌｃｎｋｅｕｅｉｍｓｒｒ，ｏｖｒｏｈｔ
摘
Байду номын сангаас
要：关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一，目前多数监督学习算法对满足最小支持度和最小置信度
的关联规则进行深入分析的较少。剖析了分类关联规则挖掘算法Ｃ－ｐｉｒ算法，并提出了一种基于多最小支ＡＲＡｒｉｏ持度和支持度差别限制的分类关联规则挖掘算法ＭＳＡＡｒｒ算法。ＣＲ－ｐｉｉｏ实验结果表明，改进算法不仅可以挖掘出满足给定条件的分类关联规则，同时还可以保留稀有但用户感兴趣且可能蕴涵巨大利润的规则项。关键词：Ａｐｉｒ算法；分类关联规则；多最小项目支持度；支持度差别限制ｒｉｏ中图分类号：Ｔ３１Ｐ１文献标识码：Ａ文章编号：１７－２１０１５０８ —４６４３６（１） —２７０２０

一种改进的关联规则的增量式更新算法

唐璐江红上官秋子
（华东师范大学信息科学技术学院上海２０６）００２上海２０４）０２０（上海交通大学电子信息与电气工程学院
摘要
增量关联规则挖掘的主要思想是在原有规则的基础上，除那些不满足条件的旧规则，去发现满足条件的新规则，目的是
效率。关键词中图分类号数据挖掘关联规则增量式更新Ｔ３１１８Ｐ１．３文献标识码Ａ
ＡＮＭＰＲｏＶＥＤＮＣＲＥＭＥＮＴＡＬＩＩＵＰＤＡＴＩＮＧＡＬＧｏ砒ＴＨＭＦＯＲＳｏＣＩＡＳＡＴ１０ＮＲＵＬＥＳ
ＡｂｔａｔｓｒｃＴｅｍａｎｉｅｆｈｃｅｎａｓｏｉｔｎｒｌｓｆｒｍｉｉｇａｅｔａｅｏｒｉａｌｓｔｌｎｔｈｓｌｌｓｔａｏｎｔｈｉｄａｏｅｉｒｍｅｔｌｓｃａｉｕｅｎｎｒｂｓｎｏｇｎｌｅｏｅｉａｅｔｏｅｏｄｒｅｈｔｏｔｎａｏｏｏｎｉｏｓａｄｔｎｈｅｌｓｔａｅｏｄｔｎ．Ｔｅｒｐｒｏｅｉｔｎｍｉｅｔｅａｕｔｏａｃｌｔｎｈｎｒｍｅｔｌｌｅｏｄｔｎｎｏｆｄｔｅｎｗｒｅｈｔｉｉｕｍｅｔｃｎｉｏｓｈｉｕｐｓｓｏｍｉｉｚｍｏｎｃｌｕａｉ．Ｔｅｉｃｅｎａｅｉｈｆｏｕｒａｇｒｔｍｉｌｏｖｓｔｒｂｅ：ｔｅｍｉｉｍｕｐ￣ｄｇｅｐ￣ｅａｄｔｅｄｔｂｓｐｍｅｌｏｉｈｍａｎｙｓｌｅｗｏｐｏｌｍｓｈｎｍｕｓｐｏｅｒｅｕｄｎｈａａａｅｕｄ．ＡｔｐｅｅｔｍｏｔａｇｒｈｐａｅｏｌｒｓｎｓｌｏｔｍｓｕｄｔｎｙｉｏｅｏｈｂｖｉｅｐｎｈｔｅｎｎａｔＩｒｃｉｅ，ｕｕｌｏｈｏｈｍｈｕｄｂｐａｅ．ＢｎｌｚｎｎｔｄｉｇＩｎｔｅａｏｅｗｈｌｋｅｉｇｔｅｏｈｒｏｅｉｔｃ．ｎｐａｔｃｆｅｓａｌｂｔｔｅｓｏｌｅｕｄｔｄｙｆｙａａｙｉｇａｄｓｙｎＵＡｕａｇｒｔｍｎＵＰａｇｒｈｉａａｍｉｉｇｔｅｐｐｒｐｅｅｔＦｌｏｔｍｏｓｌｅｔｅｉｃｅｎａｌｐａｅｐｏｌｍｈｎｂｔｈｌｏｈａｄＦｌｏｔｍｎｄｔｎｎ，ｈａｅｒｓｎｓＩＵａｇｒｈｔｏｖｈｎｒｍｅｔｌｕｄｔｒｂｅｗｅｏｈｔｅｉｉｉｙｄｔｂｓｎｈｎｍｕｓｐｏｔｅｒｅａｅｍｏｉｅ．ＣｍｐｒｄｗｉＵＡａｇｒｈ，ＦＰａｇｒｔｍｓｗｌａｈｉｒｖｄａｇｒｔｍｓａａａｅａｄｔｅｍｉｉｍｕｐｒｄｇｅｌｄｆｄｉｏａｅｔＩｌｏｔｍｈｉＵｏｉｌｈａｅｌｓｔｅｒｉｏｅｌｏｈ，ｍｐｉ

关联规则Apriori算法的改进

的Ａｒｒ算法［ｐｏｉｉ２１。其基本思想是重复扫描数据库，根据一个频繁集的任意子集都是频繁集的原理，可以从长度为ｋ的频繁集迭代地产生长度为ｋｌ＋的候选集，再扫描数据库以验证其是否为频繁集。但当数据库中事务较多，目集较大时，项扫描计算量大，耗时多。针对这些缺点，１年来，近Ｏ许多学者对关联规则挖掘进行了大量研究工作，深入地研究了该算法并提出了各种改进方法。较多的文献是关于候选集精减的，Ａｒｒ算法本身也是通过精减候选集来减少计算量。ｐｏｉｉ本文在这些研究基础之上，在精减候选集的同时，精减事务集，及时去掉冗余事务，使扫描数据库时计算量减少，从而提高效率。
Ｗｕａ，ｕｅ４０７；．ｆｒｔｎＣｌｇｆｈｊｎｃａｎｖｒｔ，ｈｕｈｎ３６０）ｈｎＨｂｉ３０４２ｎｏｍａｉｏｌｅｏｅｉｇＯｅｎＵｉｓｙＺｏｓａ０４ＩｏｅＺａｅｉ１
收稿日期：０６０ — ０２０ — １２
基金项目：国家自然科学基￣（０７０８；６３３７）浙江省教育厅科研计划（０４５８２００３）
摘
要：ｐｏ算法是关联规则提取的经典算法，Ａｆｆｉｉ但存在一些不足之处。关联算法的研究主要集中在提高Ａｆｆ算法ｐｏｉｉ、
文献标识码：Ａ
的效率上。文分析了该算法并进行了改进，得频繁集产生的同时精简事务集。这种算法及时去掉了不必要的数据，本使减少
了数据运算，从而使算法更优化。
中图分类号：Ｐ０Ｔ３１关键词：数据挖掘；关联规则；频繁项集；ｐｏ算法Ａｆｆｉｉ

基于数组的关联规则算法的改进

第８卷
第２ｌ期
２００８年１月１
科
学
技
术
与
工
程
Ｖ０．Ｎｏ２１１８．
ＮＯ．２８ＶＯ０
１７・８９２０）１５４・５６１１１（０８２－８６０・・・
ＳｉｎｅＴｅｈｏｏｙａｄＥｎｉｅｒｎｃｅｃｃｎｌｇｎｇｎｅｉｇ
事务ｔ，是中一组项目的集合，Ｔ，即ＣＩＴ有一个唯
一
的标识符ＴＤ若项集Ｉ．
，ｊ
，则事务
包含项集。一条关联规则就是形如 ≥ｙ的蕴涵式，中ＸＣＩＹ＿ＩＸＮＹ≠ ＿。关联规则 ≥ 其＿，Ｃ，３Ｊ
ｙ成立的条件是：（）１它具有支持度ｓ即事务数据库Ｄ中至少有，ｓ的事务包含ｕ％；
数组向量中。基于关联规则的性质，对扫描的事务数和项目数，连接步骤等进行压缩和优化，并且利用一维数组对候选２项．集进行计数，从而避免大量候选２项集的产生，有效解决了传统算法候选２项集的瓶颈问题，此算法与Ａｒｒ算法相比有明ｐｉｉｏ
（）２由频繁项集产生强关联规则：据定义，根这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。这两
步中，对来说第二步比较容易，相目前大多数研究主要集中在第一个子问题上。本文所做的工作也是集中在这个子问题上。
频繁项目集的个数必须大于Ｋ，ｌ即三Ｉ＞ｋ。证明：于Ｋ＋１项频繁集＝｛ｉ，对ｉ，… ，

改进的增量式关联规则维护算法

ｅｕｌｍｐｒａｃ．Ｉｈｓｔｅｉ，ｔｓｐｐｅａａｙｅｒｖｏｓｙｐｐｓｄａｇｒｔｍＵＡｎｏｎｔｏｔｔｉａｖａｔｇｓａｄｑａｉｏｔｎｅｎｔｉｈｓｓｈｉａｒｎｌｚｓａｐｅｉｕｌｒｏｅｌｏｈＩｏｉａｄｐｉｕｓｄｓｄｎａｅｉｎ
维普资讯
第２３卷第１期
Ｖｏｌ２３Ｎｏ．１
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＮＥＥＲｒＮＧＡＮＤＤＥＳＧＮＩ
２０年１０２月
Ｊｎａ２００２
文章编号：００７２２０｝ｔ０６４４ｔ０－４（２０－０）０００
ｗｈｎｅｗｏｈｅｈｌｓｅｔｔｔｒｓｏｄ，ｍｉｉｍｐｏｔｎｎｄｎｅｈｇ．Ｔｅｘｅｍｅｔｈｖｏ￣ｔｅｖｉｂｌｙａｄｕｅｉｒｈｎｍｕｓｐｒａｄｏｆｅｃ，ｃａｅｈｐｒｎｓａｅｈｘａｈａａｌｉｔｎｐｒｉｕｃｉｎｅｉｓａｉｓｏｔｙ
何高效更新关联规则的问题．实验分析表明了新算法的有效性和优越性关键词：关联规则；最小支持度：增量式维护；频繁项目集
Ａｎｉｒｖｄｉｃｅｎａｌｏｉｍｒａｎａｎｎｉｃｖｒｄｍｐｏｅｒｍｅｔｌｇｒｈｆｉｔｉｉｇｄｓｏｅｅｎａｔｏｍａｓｃａｉｎｒｌｓｓｏｉｔｅｏｕ

关于关联规则经典算法的一种改进

问题。通过对这些数据进行数 Байду номын сангаас 挖掘可以找到对于商业销售及关联规则的导出是自然的。事实上．们一般只对满足一定的我生产极为有效的一些信息，而可以提高销售和生产效率．从降低支持度和可信度的关联规则感兴趣。挖掘关联规则的问题就是成本。得最大的商业效益，就是数据挖掘的意义所在。取这产生支持度和置信度分别大于用户给定的最小支持／ｍｎｕ）￣（ｉｓｐ１基本概念．和最小置信度（ｉｃｎ的关联规则。ａｒｎｏＯ
维普资讯
福
建
电
脑
２００６年第８期
关于关联规则经典算法的一种改进
陈健
（建商业高等专科学校计算机系福建福州３０１）福５０２
【要】就数据挖掘中关联规则的概念和作用进行了探讨，摘：对关联规则中寻找大项集的关键算法作出了剖析，出了提
２ｐｉｉ法描述．Ａｒｒ算２ｏ数据挖掘就是从大量的、完全的、噪声的、不有模糊的、机Ａｒｒ算法的伪代码为：随ｐｉｉｏ的数据中．取隐含在其中的、提人们事先不知道的但又是潜在有Ｌｆｈｒｅｌｉｒｓ￣ｌ，ｌｇ－ｔａｅ：ｉｅｆｒｋ２Ｌ — ；＋）ｏ（＝；ｋｌｋ＋ｆ用的信息和知识的过程。

基于关联规则的Apriori改进算法的研究综述

基于关联规则的Apriori改进算法的研究综述摘要：关联规则是数据挖掘中常用的方法，而Apriori算法是其中的一个经典算法。

随着数据量的不断增大和数据维度的不断增加，传统的Apriori算法存在着效率低下和计算复杂度高的问题。

对Apriori算法的改进研究成为了数据挖掘领域的热点之一。

本文将对基于关联规则的Apriori改进算法进行综述，包括优先队列技术、剪枝技术、分布式Apriori算法等方面的研究进展进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：关联规则；Apriori算法；改进算法；优先队列；剪枝技术；分布式算法二、Apriori算法及其问题Apriori算法是由Agrawal等人于1993年提出的一种用于挖掘关联规则的经典算法，它的主要思想是利用频繁项集的性质来挖掘关联规则。

Apriori算法的关键步骤包括频繁项集的发现和关联规则的生成，其中频繁项集的发现是通过逐层搜索的方式来实现的，而关联规则的生成则是通过频繁项集来计算支持度和置信度来实现的。

传统的Apriori算法存在着效率低下和计算复杂度高的问题，主要表现在以下几个方面：1. 大量的候选集生成：在Apriori算法中，由于需要逐层搜索频繁项集，因此需要产生大量的候选集来进行支持度计算，这导致了计算的复杂度变高；2. 大量的频繁项集：由于数据量的增加和维度的增加，导致了频繁项集的数量也呈指数级增长，这也对计算带来了巨大的挑战；3. 存储空间的消耗：频繁项集的存储对于大规模数据来说是一个巨大的挑战，因为频繁项集的数量庞大，存储空间的消耗也随之增加。

针对这些问题，对Apriori算法进行改进成为了研究的热点之一。

三、基于关联规则的Apriori改进算法为了解决传统Apriori算法存在的问题，研究者们提出了众多的改进算法，主要包括优先队列技术、剪枝技术、分布式算法等方面的研究。

1. 优先队列技术优先队列技术是一种高效的候选集生成方法，它的主要思想是通过维护一个按照支持度降序排列的队列来存储候选集，并在生成候选集时优先选择支持度较高的候选集。

改进的关联规则挖掘算法及其在课程设置中的应用

１关联规则挖掘算法
１１算法描述．关联规则的概念首先由ＲＡｒｗｌ人提出，是描述．ｇｏａ等
数据库中数据项（性、变量）之间所存在的（属潜在）关系的规则，目前已成为数据挖掘中非常重要的一个研
究方向。
存在２问题：１个）算法必须多次扫描事务数据库，对候
选项目集进行模式匹配；２）算法必须花大量的时间进行
进程的决策是十分困难的。因此必须借助于相应的数据
挖掘工具，发现数据中隐藏的课程相关规律或模式，为决策提供支持。
ＡｂｔｒｃＢｅｏｔｅｐｏａｌｏｔｍｎｙＳｎｄｓａｔａｓｄｎｈＡｒｉｒｉｇｒｉｈａａｌｓｉａｒｅｅｃ，ｔＳｐｐｅｐｏｉｓｕｔｔｅａｉｓａｒｈｈｉａｒｎｔｏｈｍｎｐｏｅｏｔｅｐｉａｔｏ，ａｄｕｔｆｒａｔｅｍｒｅａｌｏｔｍ．ＦｉａｌＹｔｉａｌｏｒｉｈｗｒｂｌｍｓｎｈａｐｌｃｉｎｎｐｓｏｗｒｄｈｉｐｏｖｄｇｒｉｈｎ１，ｈＳｇｔｍａｓｕｅｔｔｅａａｄｃｔｉｍｉｎｇｔｒｏｇｔａｐｌｃｔｉｎｆｈａｌｏｔｏｍｉｎｇｈｅｄｃｔｉｎｓｄｏｈｄｔｅｕａｏｎｎｉ，ｈｕｈｈｅｐｉａｏｏｔｅｇｒｉｈｍｔｎｉｔｅｕａｏｉｆｒｔｏｎｏｍａｉｎ，ｗｆｕｔｖｕｂｌｒｅｓｈｉｈｒｏｄｅｔｄｒｃｒＳｇｆｉａｃｉｆｏｍａｏｎｏｒｅｏｎｄｈｅａｌａｅｕｌｗｃｐｖｉｄｈｅｉｅｔｉｅｉｎｉｃｎｅｎｒｔｉｆｔｅｕｃｔｉｎｅＳｉ１ｎｎｇｅｎｏｆｃｏ．ｈｅｄａｏｄｃｉ０１ａｄｍａａｍｅｔｓｈｏ１

关联规则中一种改进的Apriori算法

定是非频繁的” 这一原理对事物数据库进行多遍扫描。Ａｒｏｉ算法的主要步骤：先扫描事务数据库Ｄ根据ｐｉｒ首，
最小支持度ｍｎｕｉｓｐ产生频繁１项集Ｌ；由Ｌ执行连接和ｌ。
一
其中的ｉｋｌ２（＝， ……ｍ代表顾客可以购买的商品。含Ｋ）包个项的集合称为Ｋ项集，代表顾客购买的一组商品。事务Ｔ是项的集合，表一次购买活动或一次交易，代或即Ｔ＝ｉ，｛
由于第二步相对来说较为容易，挖掘关联规则的总体性能由第一步决定，目前研究的重点集中在第一个问题上。
３ｐｉｒ算法．Ａｒｏｉ关联规则挖掘问题的研究现在得到了长足的发展，的它主要挑战性在于数据量巨大，以算法效率是关键。在现有所的关联规则发现算法中，最有影响的仍是Ｒｇａａ．Ａｒｗｌ等人
目集ｘ中的支持度ＳｐｏｔＡ不小于用户给定的最小支持ｕｐｒ（）度ｍｎｕ，称ｘ为频繁项目集；则，非频繁项目集。ｉｓｐ则否为
（）利用频繁项目集生成关联规则，于每个频繁项目２对
事务号，记做ＴＤＩ。Ｄ是事务Ｔ的集合，代表交易集，Ｄ＝｛。Ｔ，Ｔ，Ｔ）２…，。一条关联规则是形如“ ＝Ｂ的蕴涵式，中ＡＡ＞” 其
ＩＢＩ且ＡｎＢ＝击。，，

关联规则算法改进

1.关联规则概述1.1关联规则超市，商场的商品应该如何摆放最合适?啤酒和尿布这两类不同商品能否摆在一起?数据挖掘的经典案例——啤酒尿布告诉我们顾客的购买行为存在一定的关联，使我们不得不重视经典的购物车问题。

关联规则的挖掘就是通过一系列数据分析来挖掘某种特定的商品组合被顾客同时购买的可能。

关联规则的分析有R.Agrawal于1993年最早提出，是KDD 研究的重要内容，侧重于确定数据中不同领域之间的联系，找出满足给定支持度和置信度的多个域之间的依赖关系。

关联规则的挖掘是数据挖掘的一项重要任务，其目的就是从事物数据库、关系数据库中发现项目集或属性之间的相关性，关联关系，因果关系。

1.2关联规则的概念：关联规则是描述数据库中数据项之间存在的潜在的关系规则。

问题可以描述如下：I ={i1，i2，i3….im}是所有项的集合，相当与商品的种类集合。

D 是所有事务的子集，相当于数据库中的记录集合。

每个事务T 由I中的若干项组成，是I的子集，用唯一的ID 标识，记为T = { t1，t2，. . . ，tn }，相当于每次交易中的商品列表。

假设X，Y 是数据项集，X 中含有的项的数目为k，称为k_数据项集，是I 的子集。

关联规则表示为: ( T 中包含X) ( ( T中包含Y)。

意义在于一次交易中(数据库中的一条记录)存在X 项目，意味着该交易中也存在Y 项目。

通常简写为X ( Y，X 称为关联规则的前项，Y称为该关联规则的后项，称为关联操作。

)关联规则主要解决的两个问题：找出所有频繁项集和分析频繁项集找出关联规则。

2.关联规则算法简介2.1宽度优先算法：Apriori 算法Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。

其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。

该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。

在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。

该算法的基本思想是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。

基于关联规则的Apriori改进算法的研究综述

基于关联规则的Apriori改进算法的研究综述Apriori算法是数据挖掘中常用的一种关联规则算法，其基本思想是通过候选集和频繁集的不断筛选，找出频繁项集，进而挖掘出数据中的关联规则。

但是Apriori算法存在一些问题，比如在处理大规模数据时耗时较长、频繁扫描数据集等。

因此，研究者在Apriori算法的基础上进行了改进，提出了一些改进算法，本文将对这些改进算法进行综述。

1. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于不同的实现方式的改进算法。

与Apriori算法需要不断扫描数据集不同，FP-Growth算法只需要将数据集构造成一个FP树，然后通过FP树的频繁模式来挖掘关联规则，因此能够有效的减少扫描数据的时间，提高算法的效率。

2. Eclat算法Eclat算法也是一种基于频繁模式的改进算法，其主要思想是通过垂直数据结构来存储频繁项集，然后对该结构进行横向扫描和纵向连接，以挖掘数据中的频繁项集。

与FP-Growth算法类似，Eclat算法能够有效地降低算法的时间复杂度，在处理大规模数据时具有较好的效果。

3. 数据压缩算法数据压缩算法是一种基于数据压缩算法的改进算法，其主要思想是通过对数据进行压缩和解压缩来挖掘关联规则。

该算法能够有效地处理大规模数据，但是由于需要进行数据的压缩和解压缩，因此会引入一定的计算开销，使得算法效率不如FP-Growth算法和Eclat算法。

综上所述，基于关联规则的Apriori改进算法包括FP-Growth算法、Eclat算法和数据压缩算法等，这些改进算法相比于Apriori算法，在处理大规模数据时能够更好的提高算法的效率，并且在挖掘关联规则方面也具有良好的表现。

未来的研究可以进一步优化这些算法，以适应不同应用场景的需要。

基于改进的关联规则挖掘算法的研究

ａｓｃａｉｎｒｌｌｏｉｍ．ＣｏａｅｔＡｐｉｒｌｏｉｍ，ｔｉｌｏｉｈｓｏｉｔｕｅａｇｒｔｏｈｍｐｒｄｗｉｈｒｏｉｇｒｈａｔｈｓｇｒｔｍｃｎｇｔ —ｒｑｅｔｔｍｓｔａａｅｋｆｅｕｎｉｅｅｓ
ｃｎｉａｅｉｍｓｔｎａｇ／ｅｐｎｅ，ｔｉａｅｕｓｆｒｒｎｉｒｖｄａｇｒｔｍａｅｎｍａｒｘａｄｄｔｔｅｓａｄｌｒｅｔｏｘｅｓｅｈｓｐｐｒｐｔｏｗａｄａｍｐｏｅｌｏｉｈｂｓｄｏｔｉ
中图分类号：２４ＴＰ７文献标识码：Ａ
ＲｅｅｒｈｏｔｉｉｇＡｌｏｉｈｓｄｏｍｐｏｅｓｃａｉｎＲｕｅｓａｃｎＤａａＭｎｎｒｔｍＢａｅｎＩｒｖｄＡｓｏｉｔｏｌ
摘要：ｒｒ算法是经典的关联规则挖掘算法，利用逐层搜索的迭代方法完成频繁模式的挖掘工作，复进行连接剪枝Ａｐｉｉｏ它反操作，路简单易操作，也伴随着产生庞大候选集，思但多次扫描数据库产生巨大ＩＯ开销的问题，出一种改进算法：于矩阵的关／提基联规则挖掘算法，Ａｐｉｉ法比较，算法只需扫描一遍数据库，可直接查找＾频繁项集，其是当频繁项集较高的时候，同ｒｒ算ｏ该就一尤该算法具有更高的执行效率，大数据量的情况下更具有可行性。在关键词：据挖掘，数关联规则，ｒｒ算法，阵算法，量Ａｐｉｉｏ矩向

改进的关联规则挖掘算法在Web个性化服务中的应用

ＡｂｔａｔＴｈｓＰｐｒｆｃｓｓｏｈｅｏｉｉｇａｄｔｅａｓｃａｉｎｒｌｓｍｉｉｇａｇｒｔｍ－ＰＧｒｗｔｌｏｓｒｃｉａｅｏｕｅｎｔｅＷｂＬｇＭｎｎｎｈｓｏｉｔｕｅｎｎｌｏｉｈＦｏｏｈａｇ —
１引言
随着Ｗｅ术日新月异的发展，们从网上ｂ技人获取的海量数据开始呈现出全分布式管理、动态和
的关联规则问题。他们给出关联规则的～般定义
如下：
Ｊ｛。 … ，，是一项目集，中，为项，一Ｊ，，｝其令Ｄ是一事务数据库，，的集合。为
武汉４０８）３０３（武汉科技大学城市学院信息工程学部
摘
要
文章重点研究了Ｗｅ志挖掘以及关联分析中的关联规则挖掘算法Ｆ＿ｏｈ算法，出了一种改进的关ｂＥｌＰＧｒｗｔ提
联规则挖掘算法，并将该算法应用于某高校图书馆个性化服务系统ＭｙＬｂａｙ的设计过程中，服务器日志中得到用户感ｉｒｒ从
总第２９期５
２１年第５０１期
计算机与数字工Leabharlann ＣｍｐｔｒｏｕｅＤｉｉｌＥｎｉｅｒｎｇｔｇｎｅｉｇａ
Ｖｏ．９Ｎｏ５１３．
３３
改进的关联规则挖掘算法在Ｗｅ性化服务中的应用ｂ个
周凤丽于海平

数据挖掘中的关联规则算法改进与优化

数据挖掘中的关联规则算法改进与优化随着大数据时代的到来，数据挖掘成为了解决复杂问题和发现隐藏信息的重要工具。

在数据挖掘领域中，关联规则算法被广泛应用于市场分析、商品推荐、网络安全等众多领域。

然而，现有的关联规则算法仍然存在一些挑战和不足之处。

因此，改进和优化关联规则算法成为数据挖掘领域中的一个重要课题。

关联规则算法是用于挖掘数据集中的频繁项集和关联规则的一种方法。

频繁项集是指经常同时出现在一个事务中的一组项的集合，而关联规则则是反映这些项之间关系的推断。

然而，传统的关联规则算法如Apriori算法和FP-growth算法在处理大规模数据集时存在着一些问题。

首先是算法的时间复杂度较高。

在传统的关联规则算法中，算法需要遍历数据集多次才能找到频繁项集和关联规则。

这导致算法执行时间较长，在处理大规模数据集时效率低下。

其次，传统算法在生成候选集和计算支持度时存在重复计算的问题。

传统关联规则算法通常生成大量候选集，并计算每个候选集的支持度。

然而，候选集的生成和支持度计算是独立进行的，存在大量重复计算的情况，耗费了大量的计算资源。

最后，传统关联规则算法没有考虑到数据分布的不均衡性。

在实际应用中，数据集中的不同项的出现频率往往是不均衡的，而传统算法没有对此进行有效的处理，容易导致挖掘结果的不准确性。

为了解决上述问题，研究人员提出了很多改进和优化关联规则算法的方法。

其中一种方法是基于预处理的关联规则算法。

通过对数据集进行预处理，可以减少候选集的生成和支持度计算。

例如，使用频繁项集可以减少候选集的生成，并使用支持度上界和下界可以减少支持度的计算。

此外，还可以使用采样技术和并行计算等方法来加速算法的执行。

另一种方法是基于分布式计算的关联规则算法。

由于大规模数据集需要海量计算资源，传统关联规则算法往往无法满足需求。

因此，将关联规则算法并行化和分布式计算成为改进算法的一种重要手段。

通过将数据集划分为多个子集，并将任务分配给多个计算节点进行处理，可以大大提高算法的执行效率。

一种改进的多层关联规则挖掘算法

第３７卷第１６期
、．７ｂ１３
・
计
算
机
工
程
２１０１年８月
Ａｕｕｔ２１ｇｓ０１
ＮＯ１．６
ＣｏｕｔｒＥｎｉｅｒｎｍｐｅｇｎｅｉｇ
软件技术与数据库・
一
文 ■ １３８ｏ）－０２章号。ｏ＿４（ｌ１＿４＿ｏ２２１０一
吴明礼，讲师、博士；贺玉明，硕士研究生收稽日：２１－－８Ｅｍａａｇｕｕｋｇｉｃｍ期００２１２－ｉｔｈｉｃ＠ｍａ．ｈｎｌｌｏ
第３卷７
第ｌ期６
唐
辉，明礼，贺玉明：吴一种改进的多层关联规则挖掘算法
４３
２改进算毫盼步骤．４Ｉ｝
ｅｈｃｓｅｆｃｎｙｏａｃｉｇｉｅｓＥｘｅｉｅｔｌｅｕｔｈｗｓｔｔｉｉｇｔｍｅｏｅｉｐｖＡｌｏｉｈｉｅｃｄｂｂｏｔ１％ｔａｂｆｒ．ｎａｅｆｉｅｃｆｓｒｈｎｔｍ．ｐｒｍｎａｓｌｓｏｎｎｎｅｒｈａｍｉｆｈｔｍｒｏｅａｇｒｔｍｓｄｕｅｙａｕ０ｈｎｅｏｅｒ
输入事务数据库Ｄ，各层最小支持度数组ｍｎｕｓｉｐ，概念层次Ｓ
树ＣＴ
输出频繁１・项集工（创建用于存储扫描结果的Ｌ１）；
（）ｒａｈＴａｓｃｉｎｔｎＤ、２ｆｃ（ｒｎａｔｉｏｅｏ
（）ｆｒａｈＩｍｉ３ｏｃ（ｅｅｎｔｅｔ）
总称大类中类小类

医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用

医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究与应用概述随着医疗系统的数字化和数据量的急剧增加，医疗数据分析成为了提高医疗质量和效率的关键。

关联规则挖掘算法作为数据挖掘领域的重要技术之一，被广泛应用于医疗数据分析中，用于发现医疗数据中的潜在关联规律。

本文将对医疗数据分析中的关联规则挖掘算法进行详细研究，并探讨其应用领域。

一、关联规则挖掘算法概述关联规则挖掘算法是一种用于发现数据中的关联规律的方法。

它通过分析数据集中的项集之间的频繁出现模式来挖掘关联规则。

关联规则通常形如“A->B”，表示项集A的出现与项集B的出现之间存在某种关系。

关联规则挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-Growth算法等。

1. Apriori算法Apriori算法是最经典和常用的关联规则挖掘算法之一。

它通过迭代计算频繁项集来挖掘数据中的关联规则。

Apriori算法的基本思想是：首先生成数据集中的所有频繁1-项集，然后通过连接这些频繁1-项集来生成频繁2-项集，再通过连接频繁2-项集来生成频繁3-项集，直到得到所有频繁项集为止。

最后，通过检测置信度来生成关联规则。

2. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于频繁模式树的关联规则挖掘算法。

相较于Apriori算法，FP-Growth算法能够更高效地挖掘频繁项集。

FP-Growth算法通过构建一棵频繁模式树来快速发现频繁项集，然后通过后缀路径来生成关联规则。

二、医疗数据分析中的关联规则挖掘算法研究关联规则挖掘算法在医疗数据分析中起到了重要的作用。

通过挖掘医疗数据中的关联规律，可以帮助医疗行业从海量数据中提取出有价值的信息，用于医疗决策、疾病预测、药物研发等方面。

以下是几个医疗数据分析中关联规则挖掘算法的研究方向：1. 医疗数据预处理在进行关联规则挖掘之前，需要对医疗数据进行预处理。

医疗数据预处理包括数据清洗、数据集成和数据变换等步骤。

这些步骤的目的是消除数据中的噪声和冗余，以提高关联规则挖掘算法的准确性和效率。