改进的Apriori算法在智能温室大棚系统中的应用
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是数据挖掘中常用的一种频繁项集挖掘算法，它可以用来发现数据集中频繁出现的项集，从而为关联规则挖掘提供支持。
Apriori算法在处理大规模数据集时存在效率低下的问题。
对Apriori算法进行改进是一项重要的工作，本文将介绍一些Apriori算法的改进方法以及相关的实例应用。
一、改进方法1. 基于FP树的改进FP树（Frequent Pattern tree）是一种用于高效挖掘频繁项集的数据结构，它可以帮助减少遍历数据集的次数，从而提高挖掘效率。
基于FP树的改进主要包括两个步骤：首先构建FP树，然后通过挖掘FP树来发现频繁项集。
FP树的构建过程包括以下几个步骤：首先扫描数据集，统计每个项的支持度，并按支持度排序；然后根据排序后的项集构建FP树的头指针表和FP树；最后根据FP树和头指针表来挖掘频繁项集。
基于FP树的改进方法可以减少数据集的遍历次数，从而提高挖掘效率。
FP树的数据结构可以更快地发现频繁项集，从而进一步提高算法的效率。
2. 基于集合的预处理在进行频繁项集挖掘之前，可以先对数据集进行一些预处理操作，以减少数据集的规模。
预处理过程可以包括去除低支持度的项，合并相似的项，转换数据格式等操作。
通过预处理，可以减少不必要的计算，从而提高算法的效率。
针对大规模数据集的频繁项集挖掘问题，可以采用并行计算的方法来提高算法的效率。
通过并行计算，可以同时处理多个数据块，从而减少算法的运行时间。
二、实例应用下面我们将通过一个实例来演示Apriori算法的改进及其实际应用。
假设我们有一个交易数据集，其中包括多个交易记录，每条记录表示一次购买行为，包括多个商品。
我们的目标是挖掘出频繁出现的商品组合，以及它们之间的关联规则。
通过以上改进方法的应用，我们可以更高效地挖掘频繁项集，并发现商品之间的关联规则，从而为商家提供更准确的销售策略，为消费者提供更个性化的购物推荐。
Apriori算法是一种常用的频繁项集挖掘算法，但在处理大规模数据集时存在效率低下的问题。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例【摘要】随着数据规模的不断增大，传统的Apriori算法在处理大规模数据集时性能较低。
为了解决这一问题，研究者们提出了多种改进策略。
本文针对Apriori算法的改进及实例进行了研究和探讨。
首先介绍了使用FP-growth算法替代Apriori算法的改进方法，其能够显著提高算法的效率。
其次讨论了剪枝策略的优化，通过精细化的剪枝方法可以减少计算时间。
对并行化处理进行了探讨，使得算法能够更好地应对大规模数据集。
通过实例分析，展示了基于FP-growth算法的关联规则挖掘和优化的剪枝策略在市场篮分析中的应用。
结论部分指出了不同场景下的改进策略对提高算法效率和精度的重要意义。
通过这些改进措施，Apriori算法在处理大规模数据集时将得到更好的应用和推广。
【关键词】关键词：Apriori算法、FP-growth算法、剪枝策略、并行化处理、关联规则挖掘、市场篮分析、大规模数据集、效率、精度1. 引言1.1 Apriori算法的改进及实例Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过逐层扫描数据集来发现频繁项集，并基于频繁项集生成关联规则。
随着数据规模的不断增大，Apriori算法在处理大规模数据集时面临着一些效率和性能上的挑战。
为了克服这些挑战，研究者们提出了许多针对Apriori算法的改进方法。
一种常见的改进方法是使用FP-growth算法来替代Apriori算法。
FP-growth算法利用树结构存储数据集信息，减少了对数据集的多次扫描，从而提高了算法的效率。
剪枝策略的优化也是改进Apriori算法的一个重要方向。
通过优化剪枝策略，可以减少频繁项集的生成数量，进而提升算法的性能。
针对多核处理器的并行化处理也是一种改进Apriori算法的方法。
通过将数据集分割成更小的子集，可以实现并行处理，从而加快算法的运行速度。
在接下来的实例部分，我们将分别介绍基于FP-growth算法的关联规则挖掘实例以及优化的剪枝策略在市场篮分析中的应用实例，展示这些改进方法在实际应用中的效果和优势。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是一种用于挖掘频繁项集的经典算法，它通过生成候选项集和剪枝的方式来减少搜索空间，从而高效地找到频繁项集。
随着数据规模的不断增大，Apriori算法的效率和性能也受到了挑战。
研究人员们提出了许多改进的方法，以提高Apriori算法的效率和性能。
本文将介绍一些Apriori算法的改进和实例。
1. Apriori算法改进之一：FP-growth算法FP-growth算法是一种基于树结构的频繁项集挖掘算法，它通过构建一棵FP树（频繁模式树）来表示数据集，从而避免了生成候选项集和多次扫描数据集的过程。
FP-growth算法的思想是先构建出数据集的FP树，然后利用FP树来挖掘频繁项集，从而避免了Apriori算法中生成候选项集的过程，大大提高了算法的效率。
下面是一个简单的FP-growth算法的实例：假设有如下的数据集：{1, 2, 3, 4},{1, 2, 4},{1, 2},{2, 3, 4},{2, 3},{3, 4},{2, 4}首先构建数据集的FP树：1) 第一次扫描数据集，统计每个项的支持度，得到频繁1项集{1, 2, 3, 4}和支持度{4, 7, 4, 6}；2) 对频繁1项集根据支持度进行排序{4, 7, 6, 4}，得到频繁1项集的顺序{3, 1, 4, 2}；3) 第二次扫描数据集，创建FP树；4) 根据数据集创建FP树如下图所示：2/| \1 3 4| |4 4FP树的根节点是空集，根据第一次扫描数据集得到频繁1项集的顺序，依次插入树中。
接下来利用FP树来挖掘频繁项集：1) 首先从FP树的叶子节点开始，对于每一个项头表（item header table）中的项，按照条件模式基的方式来获取频繁项集；2) 对于每一个项头表中的项，从叶子节点到根节点回溯，得到条件模式基；3) 对于每一个条件模式基，利用条件FP树来获取频繁项集；4) 依次获取频繁项集{1, 2, 3, 4}、{2, 3, 4}、{2, 4}。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法是一种数据挖掘中经典的关联规则挖掘方法。
它被广泛用于挖掘大量数据中的隐式关联，从而发现购物篮（market basket）分析中的频繁项集和关联规则。
随着数据处理能力和分析能力的不断提升，Apriori算法也不断出现改进版本，使其在实际的商业领域中有更好的应用和发挥。
1. 算法模型的改进
Apriori算法在计算复杂度方面有一定的缺陷。
若数据集是大量的，则计算费时会变得很长。
而如何加快Apriori算法的运算，也成为学习者所探讨的问题之一。
改进的Apriori算法通过层次划分处理数据，来加快其处理速度，从而增强其在实际应用中的可行性。
2. Apriori算法的改进实例
例如，若采用层次划分的Apriori算法来挖掘购物篮（market basket）分析中的频繁项集和关联规则，首先可以将数据集根据项数进行划分。
具体而言，若某个项集有n个项，则可以将其划分为n个子集，每个子集的项数均小于n。
然后，用Apriori算法计算每个子集中的支持度，再综合其结果，用Apriori算法得出最终的结果。
这样，可以大大提高Apriori算法的运算效率，从而加快关联规则的挖掘过程。
此外，其他对Apriori算法的改进还包括增加处理噪声数据等方法。
比如，人们可以使用深度学习和模式发现方法在做Apriori算法改进时，来处理杂讯和非结构型数据，以便找出更准确的频繁项集和关联规则。
如果能够成功地完成这项改进，将更加方便地挖掘大规模的市场数据，使得购买者与销售者之间的贴合度更加接近，以便更有效地挖掘出商业价值。
并行化Apriori算法的改进及其应用
并行化Apriori算法的改进及其应用并行化Apriori算法的改进及其应用一、引言数据挖掘是现代社会中不可或缺的技术之一，它可以帮助人们从大规模数据集中发现有用的模式和信息。
Apriori算法作为一种常用的挖掘频繁项集的方法，被广泛应用于市场篮子分析、网络流量分析、推荐系统等领域。
然而，由于Apriori算法计算复杂度高，当数据集规模庞大时，效率会大大降低。
为了解决这一问题，研究者们提出了许多并行化的改进方法。
本文将介绍并行化Apriori算法的改进及其应用。
二、并行化Apriori算法的改进1. 频繁项集划分传统的Apriori算法将所有的频繁项集保存在一个单一的数据结构中，这在大规模数据集上会导致内存压力增大。
为了解决这一问题，一种改进的方法是将频繁项集划分成多个小的集合，每个集合存放在不同的节点上，并行计算频繁项集。
这样做不仅减轻了内存压力，同时也提高了计算速度。
2. 基于事务划分的并行计算为了进一步提高计算效率，可以将事务数据划分成多个部分，不同的部分分配给不同的处理器并发计算。
这种基于事务划分的并行计算方法可以在不同的处理器上同时进行频繁项集的计算，并将最终的结果合并。
3. 基于候选项集划分的并行计算传统的Apriori算法是通过生成候选项集，并计算其支持度来获取频繁项集。
然而，候选项集的生成过程是非常耗时的。
为了提高计算效率，可以将候选项集划分成多个小的集合，每个集合分配给不同的处理器并行计算。
通过合并每个处理器计算得到的频繁项集，可以得到最终的结果。
三、并行化Apriori算法的应用1. 市场篮子分析市场篮子分析是一种通过分析顾客购买商品的方式来发现商品之间的关联关系的方法。
并行化Apriori算法可以在庞大的购物数据集上高效地找出频繁项集，并进一步挖掘出商品之间的关联规则，从而帮助商家制定营销策略和推荐系统。
2. 网络流量分析并行化Apriori算法可以应用于网络流量分析中，帮助发现网络中的异常事件和活动。
改进的Apriori算法在网络教学中的应用
改进的Apriori算法在网络教学中的应用梁燕红【摘要】This paper discusses some commonly used methods of data mining applied to network teaching and introduces association rules as well as Apriori algorithm. Especially, it improves the Apriori algorithm and presents the application of improved Apriori algorithm in an example. It helps to realize personalized recommendations of learning content in network teaching and the efficiency of the algorithm is improved.%通过探讨了网络教学中数据挖掘的常用方法，介绍了关联规则及Apriori算法，对该算法进行改进，并将改进的Apriori算法运用到实例，在网络教学中实现了个性化网页的推荐，提高了算法的效率．【期刊名称】《玉林师范学院学报》【年(卷),期】2012(033)002【总页数】4页(P130-133)【关键词】数据挖掘;网络教学;关联规则;Apriori算法【作者】梁燕红【作者单位】玉林师范学院数信学院,广西玉林537000【正文语种】中文【中图分类】TP311.1311 前言随着计算机及网络技术的快速发展，网络教学应运而生.通过网络教学，学生学习不受时空限制，促进了教学活动的交互性，达到了资源共享的目的.然而，在网络教学实施过程中，忽视了学生的学习需求、个人兴趣、学习习惯等，教学内容不能随着学生的学习状况发生动态变化，教学效果不理想.为了解决该问题，数据挖掘技术被应用于网络教学中.数据挖掘技术可以从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，提取隐含在其中人们事先不知道的，但又是潜在有用的信息和知识的过程.利用该技术对收集到的与学生学习相关的历史数据进行分析，针对不同学习者的特点，为其产生个性化的学习内容，有助于提高教学效果.2 网络教学中数据挖掘的常用方法网络教学中数据挖掘的常用方法主要有关联规则、聚类分析和决策树等.其中对关联规则的研究较为深入.该方法根据一个事务中某些项的出现，可推导出另一些项在同一事务中也出现.Apriori算法是关联规则算法中较经典的一种，很多关联算法都是基于Apriori算法进行改进或优化.在网络教学中，关联规则可以发现学生的学习兴趣点，并找出学生对知识点访问的一些内在联系，实现个性化网页的推荐.3 关联规则与Apriori 算法3.1 关联规则的定义设I={I1，I2，…，Im}是项目的集合，即数据库中的所有字段.设与任务相关的数据D是数据库事务的集合，其中每个事务T是一些项目的集合，满足：T包含于I.每一个事务有一个标识符，称作TID.设X是某些项目的集合，若X 3 T，则称事务T 包含X.关联规则是形如X=>Y的蕴涵式，其中X∪I，Y∪I，并且X∩Y=ф.支持度s(support)表示事务在规则中出现的频率.若规则A=>B在事务集D中成立，D中事务包含X∪Y的百分比为s，则称关联规则X=>Y的支持度为s.计算公式为：置信度(confidence) c 表示关联规则X=>Y的强度.若D中包含X的事务同时也包含Y的百分比是c，则称关联规则X=>Y的置信度为c. 计算公式为：最小支持度阈值(min_sup)是用户规定的关联规则必须满足的最小支持度，反映了一组项集在统计意义上的需满足的最低程度；最小置信度阈值(min_ conf)是用户规定的关联规则必须满足的最小可信度，它表示了关联规则的最低可靠度.项目的集合称为项集.包含k个项目的项集称为k-项集，例如集合(电脑，硬件)是一个2-项.项集的出现频率是指包含项集的事务数，简称为项集的频率、支持计数或计数.当项集的频率大于或等于min_sup与D中事务总数的乘积时，则项集满足最小支持度min_sup，称它为频繁项集.频繁k-项集的集合通常记作Lk.3.2 Apriori 算法的实现过程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.算法的思想是：创建每一步的侯选项目集Ck，统计每个侯选项目集的支持度，和预先设定的最小支持度（min_sup）比较，确定该步的最大项目集Lk.算法是数据挖掘技术的核心.在网络教学系统中，采用关联规则的Apriori算法，找出访问频度较高的知识点网页，确定学生的兴趣点或学习难点，并进一步挖掘出学生频繁查看的知识点序列，向其推荐感兴趣、知识点关联紧密的页面，实现个性化内容推荐.3.3 Apriori 算法的不足（1）Apriori算法可能需要产生大量的候选项集.例如，如果有104个频繁1项集，那么Apriori算法需要产生 107个候选2项集，并且累计和检查它们的频繁性.当频繁项集中的模式长度过长时，将会产生大量的候选.（2）Apriori算法可能需要重复扫描数据库，并计算候选项集Ck中每个候选项集支持度并与min_sup比较，从而产生频繁集Lk.当数据库中的事务个数很多时，扫描数据库的开销将会很大.4 Apriori 算法的改进及应用4.1 Apriori 算法的改进Apriori 算法是利用已知的k-1项集来生成k项集，再扫描一次数据库来判断候选频繁项目集是否为频繁项目集.实际应用中使用的数据库的规模通常都是很庞大的，用Apriori 算法寻求频繁项目过于耗时.为了提高算法的效率，本文对Apriori 算法从以下两方面进行改进：（1）压缩数据库的规模，减少对数据库扫描的次数；（2）减少不可能成为频繁项目集的候选项目集.4.2 实例说明例如：表4.1是经过数据挖掘预处理的用户访问记录，其中A，B，C，D，E，F，G代表不同的知识点网页.通过以下实例说明如何采用改进的Apriori 算法生成个性化内容的网页，实现个性化的网络教学.表4.1 用户访问记录表用户ID 事务T1 ABCDE T2 ACDE T3 BE T4 GH T5 BCEFT6 ADEF T7 GJ T8 CDEF设要寻找最小支持度为3频繁3-项集.即min_sup=3，k=3.第一步：表4.1转换成用户会话布尔矩阵，见表4.2.表4.2 用户会话布尔矩阵表事务用户ID A B C D E F G H J linesum T1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 5 T2 1 0 1 1 1 0 0 0 0 4 T3 0 1 0 0 1 0 0 0 0 2 T4 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2T5 0 1 1 0 1 1 0 0 0 3 T6 1 0 0 1 1 1 0 0 0 4 T7 0 0 0 0 0 0 1 0 1 2 T8 0 0 1 1 1 1 0 0 0 4 colsum 3 3 4 4 6 3 2 1 1第二步：删除掉 Colsum<min_sup 的列和 LineSum<k 的行，即删除掉G，H，J 这三列和 T3，T4，T7这三行.最后得到的矩阵为：表4.3 简化后的布尔矩阵表事务用户ID A B C D E F T1 1 1 1 1 1 0 T2 1 0 1 1 1 0 T5 0 1 1 0 1 1 T6 1 0 0 1 1 1 T8 0 0 1 1 1 1第三步：做向量内积，并将结果不小于最小支持度的向量积存入项目节点.A*B=1 A*C=2 A*D=3 A*E=3 A*F=1 B*C=2 B*D=1 B*E=2 B*F=1C*D=3 C*E=4 C*F=2D*E=4 D*F=2E*F=3得到的项目节点为：图4.1 新生成的节点集1第四步：按照连接规则进行连接操作，并求向量内积，得到新的项目节点：A*D*E=3C*D*E=3项目节点为：图4.2 新生成的节点集 2最后得到的支持度大于等于最小支持度 3 的频繁3-项集为：ADE，CDE.结果说明：（1）C，D，E三个页面的支持度大于或等于4，相对其他页面支持率高，说明这些知识点是学生的兴趣点或学习难点.（2）通过改进的Apriori 算法得到的序列模式为ADE，CDE，说明这些知识点之间存在较紧密的联系，将数据挖掘得到的结果即网页序列（ADE），（CDE）推荐给出学生，有助于学生提高学习效率.5 结束语网络教学是教育信息化的产物.在网络教学中引入数据挖掘技术，可以针对学生个体化的差异实施因材施教，实现个性化网页的推荐.算法是数据挖掘的核心.本文使用关联规则中改进的Apriori 算法生成个性化的网页内容，效率更高，整个挖掘过程所耗费的时间更少，使数据挖掘技术在网络教学中的作用得到充分的发挥. ■。
基于Arduino的智慧农业大棚环境监控系统设计
电气与信息工程河南科技Henan Science and Technology总第874期第3期2024年2月收稿日期：2023-07-10作者简介：江美枝（1995—），女，本科，专任教师，研究方向：电子信息、人工智能。
基于Arduino 的智慧农业大棚环境监控系统设计江美枝（武昌职业学院，湖北 武汉 430200）摘 要：【目的】为了提高农作物产量、生产效益及生产效率，同时实现大棚农业的自动化、智能化管理，以Arduino 控制主板为核心，设计出智慧农业大棚环境监控系统。
【方法】该系统通过温度传感器、光照检测传感器、土壤湿度传感器来采集大棚内的相关数据，并将采集到的数据上传到Ar⁃duino 主芯片，通过对数据进行对比，实现自动化控制，调整大棚内的各项环境参数，使农作物达到生长最佳状态。
【结果】当检测到温度不佳时，自动开启温度控制系统，进行散热或加热，调整大棚内温度，使大棚内的温度达到理想状态；当检测到光线不利于农作物生长时，自动开启光电控制系统来调整光照强度；当检测到土壤湿度不利于植物生长时，自动启动灌溉系统，直到土壤湿度达标才自动停止灌溉。
【结论】经过试验测试，该系统对检测到的数据能快速处理，且控制模块的灵敏度高。
智慧农业大棚可实现自动化、智能化管理，更符合现代农业大棚种植需求。
关键词：Arduino ；传感器；自动控制中图分类号：TP212；TP277 文献标志码：A 文章编号：1003-5168（2024）03-0014-04DOI ：10.19968/ki.hnkj.1003-5168.2024.03.003Design of Intelligent Agricultural Greenhouse Environment Detection System Based on ArduinoJIANG Meizhi(Wuchang Polytechnic College, Wuhan 430200,China)Abstract:[Purposes ] In order to improve the production yield, benefit, and efficiency of crops, and toachieve automated and intelligent management of greenhouse agriculture, an intelligent agriculturalgreenhouse environment detection system is designed with Arduino control motherboard as the core. [Methods ] The system detects relevant data in the greenhouse environment through temperature sensors, light detection sensors, and soil humidity sensors, and sends the detected data to the Arduino main chip. By means of data comparison, automatic control is made to ensure that all environmental parameters in the greenhouse reach the optimal state of crop growth. [Findings ] When poor temperature is detected, the temperature control system is automatically turned on to dissipate heat or heat, and the temperature inside the greenhouse is adjusted to reach the ideal state; when detecting that light is not conducive to crop growth, the system automatically turns on the photoelectric control system to adjust the light inten⁃sity; when it is detected that soil moisture is not conducive to plant growth, the irrigation system will auto⁃matically start until the soil moisture meets the standard, and irrigation can be automatically stopped. [Conclusions ] After experimental testing, the data detected in the system can be processed quickly, and the control module has high sensitivity. The intelligent greenhouse environment can achieve automated and intel⁃ligent management, which is more in line with the needs of modern agricultural greenhouse planting.Keywords: Arduino; sensor; automatic control0 引言随着科技进步和社会发展，我国大棚农业发展迅速。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是一种非常基础的频繁模式挖掘算法，它通过遍历数据集多次来发现数据集中的频繁项集，从而用于规则挖掘等数据分析任务。
然而，由于该算法在遍历数据集时需多次读取数据，其性能通常较低，特别是当数据集较大时。
因此，有必要对Apriori 算法进行改进，以提高算法的效率。
1. 基于剪枝的改进Apriori算法中最费时间的操作之一是在k-项集中查找k+1-项集的所有候选项，而有些候选项可能并不是频繁项集。
因此，可以通过剪枝来减少候选项集合的大小，从而提高算法的效率。
最常用的剪枝策略是Apriori原理。
该原理指出：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必须是频繁的。
因此，在构建k+1项集时，可以先对k项集进行剪枝，丢弃不符合Apriori原理的候选项。
例如，在构建3-项集时，可以通过先对2-项集进行剪枝，丢弃不含有频繁2-项集子集的候选3-项集。
由于Apriori算法需要多次遍历数据集，其处理大型数据集的效率相对较低。
为了解决这个问题，可以采用分布式计算的方法。
分布式计算是一种将计算任务分解成多个子任务，交由多个计算节点进行处理的方法，从而加速计算过程。
基于MapReduce的分布式计算框架是实现Apriori算法的有效方式。
该框架可将大型数据集分成多个块，交由多个计算节点并行地处理。
具体地，每个计算节点会首先对本地数据进行频繁项集的挖掘，然后将挖掘结果上传到总控节点。
总控节点会对所有挖掘结果进行汇总和整合，以生成全局频繁项集。
在Apriori算法中，每个项集的大小和每个项的取值范围都可能不同，因此项集的存储和操作会造成较大的开销。
为了减少开销，可以将项集转换为唯一的哈希值，用哈希表代替原始的项集列表进行存储和操作。
基于哈希表的改进可以大大缩小内存开销，从而提高算法的性能。
同时，哈希表的查找和插入操作均可在O(1)时间内完成，可进一步加速算法的运行速度。
举个例子，当处理一个包含数百万个顾客购买记录的数据集时，可以使用基于哈希的改进，将每个顾客购买记录转换为唯一的哈希值，并将哈希值存储在哈希表中。
Apriori算法的改进及应用_叶福兰
置信度和作用度加以判断分析，经筛选得出的关联规 则见表 7 所示。
时 间 耗 费 （单 位 ：称 ）
Apriori 算 法 改 进 的 Apriori 算 法
有包含这两项的项{文学，计算机}与{工业，外语}。
表6 处理过程
5 改进算法与 Apriori 算法的比较
通过上述介绍， 可以看到改 进 的 算 法 与 Apriori 算法的共同之处是通过扫描数据得到那些支持度不 小 于 用 户 给 定 的 最 小 支 持 度 Minsupport 的 频 繁 项 集 Lk，不 同 之 处 在 于 ：第 一 ， 改 进 的 算 法 首 先 将 数 据 库 变 换成 了 Hash 表 ，因 此 ，在 计 算 支 持 度 时 仅 需 对 k-项 集中出现的项进行扫描，无需对整个 Hash 表扫描；第 二，改进的算法在考虑组合候选项目集 Ck 前，对将参 与组合的元素进行计数处理，根据计数结果决定排除 一些不符合组合条件的元素，这就降低了组合的可能 性，直接减少了循环判断的次数。
机 （总
知道该项集的支持度计数。
第
三
一
五
期
）
M O D E R N C OM P U T E R 2009．9 趶趬
ÁÄÉÂÅÈÃÆÇÈÅÃ实践与经验
3.2 改进算法的基本思想 （1）首 先 ，逐 个 扫 描 事 务 数 据 库 ，产 生 1-项 候 选
表 2 哈希表
ÁÂÃÄÅÆÇÈÉ集合C1，在扫描每个事务时，除了记录包含该项的事
2 相关概念
定义 1 期望置信度（Expected Confidence） 设事务 T 中有 e%的事务支持项集 Y，e%称为关 联规则 X=>Y 的期望置信度。 期望置信度描述了在没 有任何条件影响时，Y 在所有事务中出现的概率有多 大。 如果某天共有 1000 个顾客到商场购买物品，其中 有 200 个顾客购买了牛奶，则上述的关联规则的期望 置信度为 20%。 定义 2 作用度（Lift） 作用度是置信度与期望置信度的比值。 作用度描 述 X 的出现对 Y 的出现有多大的影响。 因为 Y 在所
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，它通过扫描数据集来发现频繁项集，并利用频繁项集生成候选关联规则。
Apriori算法在处理大规模数据集时存在效率低下的问题。
研究者们在Apriori算法的基础上进行了一系列改进，以提高算法的效率和准确性。
本文将对Apriori算法的改进以及实例进行详细探讨。
一、Apriori算法的原理Apriori算法基于频繁项集的概念来挖掘数据中的关联规则。
频繁项集是指在数据集中频繁出现的项的集合，而关联规则是指两个项集之间的关系。
Apriori算法的工作流程大致分为两个步骤：对数据集进行扫描，得出频繁一项集；然后，利用频繁一项集生成候选二项集，再对候选二项集进行扫描，得出频繁二项集；以此类推，直到得出所有频繁项集为止。
1. FP-Growth算法FP-Growth算法是一种基于树形数据结构的频繁项集挖掘算法，它采用了一种称为FP树的紧凑数据结构来表示数据集。
与Apriori算法相比，FP-Growth算法不需要生成候选项集，从而提高了算法的效率。
通过压缩数据集和利用树形结构，FP-Growth算法能够在较短的时间内发现频繁项集，特别适用于大规模数据集的挖掘工作。
2. Eclat算法Eclat算法是一种基于垂直数据格式的频繁项集挖掘算法，它在数据集中以垂直的方式存储交易信息。
Eclat算法通过迭代挖掘的方式，从频繁一项集开始，逐步生成更高阶的频繁项集。
与Apriori算法相比，Eclat算法在挖掘频繁项集时能够更快速地完成工作，并且占用更少的内存空间。
3. 基于采样的改进基于采样的改进方法是一种在大规模数据集上提高Apriori算法效率的有效途径。
该方法通过对原始数据集进行采样，从而减少了算法所需的计算资源和时间。
基于采样的改进方法还能够在一定程度上保证挖掘结果的准确性，因此在实际应用中具有一定的实用性。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是最常用的用于发现数据集中频繁项集的数据挖掘算法之一。
它能够通过扫描数据集来找出频繁项集，并且可以进一步生成关联规则。
Apriori算法在处理大规模数据集时，会面临计算复杂度高、性能低等问题。
研究者们一直在不断努力寻找改进Apriori算法的方法，以提高其效率和性能。
本文将探讨Apriori算法的改进方法，并举例说明改进后的算法在实际应用中的效果。
一、Apriori算法的基本原理Apriori算法的基本原理是基于先验性质（也就是Apriori性质）：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集都必须是频繁的。
该算法主要分为两个步骤：第一步是生成频繁项集，第二步是由频繁项集产生关联规则。
算法通过扫描数据集来统计每个项的支持度，即在数据集中出现的频率。
然后，根据设定的最小支持度阈值，将支持度不足的项剔除。
接着，通过组合频繁项，生成更长的候选项集。
这个过程将重复进行，直到生成的项集不再满足最小支持度要求。
根据频繁项集，生成关联规则，计算置信度，并根据设定的阈值筛选出感兴趣的规则。
1. 剪枝策略剪枝策略是Apriori算法改进的重要方向之一。
通过对候选项集的生成和筛选过程进行优化，可以显著减少计算复杂度。
Apriori算法中最常见的剪枝策略包括：Apriori原理的剪枝、单向扩展和双向扩展、约束满足剪枝等。
这些策略都可以在一定程度上减少候选项集的生成和筛选过程中的计算量，提高算法的效率。
2. 基于预处理的改进基于预处理的改进是另一种提高Apriori算法效率的方法。
通过对数据集进行预处理，可以减少对数据的读取次数和存储空间，提高算法的性能。
可以使用压缩技术对数据集进行压缩存储，减少I/O开销；或者对数据集进行排序和索引，提高数据的访问效率；还可以使用采样技术等进行数据集的简化和降维处理。
3. 并行化处理并行化处理是针对大规模数据集的Apriori算法改进的另一种重要方法。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例作者：刘建花来源：《电子技术与软件工程》2019年第10期摘要：本文对Aprior算法简介进行阐述，对这种算法进行改进，并以案例验证改进的合理性。
[关键词]Aprior 算法改进实例1Apriori算法概况1.1Apriori算法简介Apriori算法是一种数据挖据的经典算法，此算法具有关联规则模型。
在1994年，由R.Agrawal等人通过研究AIS算法，在这种算法的基础上提出的一种改进算法，这种算法是以一种挖掘数据问题为主要内容。
在关联规则问题上，这种算法的影响力非常大。
Apriori算法隶属于宽度优先算法，即在关联规则中应用宽度优先。
其核心就是对数据库进行扫描，由此产生出候选集，每一次扫描的时间只需要考虑同一个长度的候选集。
同时还要逐级监测这个过程的频繁项集。
在多次扫描结束后，会生成比较多频繁项目集。
1.2Apriori算法概念对某个事件A与B：（1）支持度：几个事件关联出现的概率。
P（A∩B），在同一时间发生A事件与B事件的概率。
（2）置信度：事件的条件概率。
P（B|A），如果事件A已经发生了，同时发生B的概率，可以为P（AB）P（A）。
比如：对购物车的分析：其中有货物为泳镜和泳衣。
[假如支持度为1%;而置信度为60%支持度1%：表示同时购买泳镜与泳衣只有2%。
置信度60%：表示客户购买泳衣的，能够购买泳镜占据60%。
Apriori算法构思和操作都相对比较简单，易于实现。
这种算法采用了逐层搜索迭代法。
算法目的是找到最大的频繁项集，使用“K-1项集”来搜集“K项集”。
首先，从中寻找出数据库频繁的集合，此处为“1项集"，采用L作为集合标志位。
通过L1，就能够从中搜寻出频繁项，即为“2项集"的L2，通过相同的方法得出L3，直到无法寻找出“K项集"。
在整个实施运行过程中，每次迭代找出一个Lr，都需要重新扫描一次数据库。
在Apriori算法中，最重要的是连接与剪枝;连接步即为自动连接（将LK与LK连接起来），连接规则就能够确保每个项前K-2为相同项。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，用于发现数据集中的频繁项集以及基于频繁项集生成关联规则。
Apriori算法存在一些改进的空间，可以提高算法的效率和准确性。
一种改进的方式是使用优化的数据结构来存储频繁项集，以便在计算过程中提高效率。
常见的数据结构有哈希树和FP树。
哈希树通过将项集进行哈希映射，减少了项集比较的数量，从而提高了算法的效率。
FP树则通过将项集以树结构的形式存储，可以避免多次扫描数据集，减少了磁盘访问的次数，提高了算法的效率。
另一种改进的方式是对候选项集进行剪枝操作，去除不可能成为频繁项集的候选项集，从而减少了计算的复杂度。
在Apriori算法中，候选项集的生成是通过对频繁(k-1)项集进行自连接操作，然后进行剪枝。
如果两个候选项集的前k-2个项相同，但最后一项不同，那么这两个候选项集的连接结果必定不是频繁k项集，可以直接剪枝。
假设有一个超市的交易数据集如下：item1, item2, item3item1, item2, item4item1, item3item2, item4通过对数据集的一次扫描，可以得到每个项的支持度，并筛选出频繁1项集：item1: 3item2: 3item3: 2item4: 2根据频繁3项集，可以生成候选4项集，并通过剪枝操作得到频繁4项集为空集，算法结束。
通过以上示例可以看出，Apriori算法在每一次迭代中都需要对数据集进行扫描、生成候选项集和进行剪枝操作，计算复杂度较高。
通过优化数据结构和剪枝操作可以提高Apriori算法的效率。
apriori算法的改进及其在电力数据挖掘中的应用
apriori算法的改进及其在电力数据挖掘中的应用一、引言随着电力信息化建设的深入推进，电力数据的规模不断增长，如何快速、有效地分析这些数据成为了电力领域的关键问题之一。
数据挖掘被广泛应用于电力数据分析中，然而由于电力数据复杂性大、维度高、数据量大等特点，常规的数据挖掘算法已经难以满足实际需求。
本文针对电力数据挖掘中常用的关联规则挖掘算法——Apriori算法进行改进，以提高其效率和准确性。
此外，还将利用改进后的算法在电力数据挖掘中进行应用研究。
二、Apriori算法概述Apriori算法是一种典型的关联规则挖掘算法，它是通过先验知识来减少候选项集的数量并加速计算过程。
其核心思想是利用频繁项集的性质来压缩搜索空间，从而减少计算量。
具体而言，Apriori算法分为两个阶段：第一个阶段先扫描数据集得出频繁项集，第二个阶段通过频繁项集得出关联规则。
Apriori算法有其优点，但其最大的局限性在于它无法处理大规模数据，因为候选项集的数量会随着数据规模的增加而呈现指数级增长。
因此，我们需要改进这个算法以应对大规模数据的挖掘。
三、Apriori算法改进为了提高Apriori算法在挖掘大规模数据集时的效率，我们提出了以下两点改进方法：1.基于FP-TreeFP-Tree是一种高效的频繁项集挖掘算法，它不需要产生候选项集，可以直接从数据集中构造频繁项集。
在基于FP-Tree的改进算法中，我们可以首先扫描数据集，得到 FP-Tree，然后通过FP-Tree进行频繁模式挖掘（根据原理每个节点都是一种频繁项集）。
相比于常规的Apriori 算法，基于FP-Tree的算法可以极大地减少搜索空间，从而提高挖掘效率。
2.多线程并行计算多线程并行计算是一种常见的加速算法的方法。
在这种方法中，数据集可以被分成多个子集，每个线程负责处理一个子集，通过多线程调度从而提高计算效率。
具体而言，在使用多线程并行计算时，我们可以把数据集拆分成多个子集，然后每个线程都使用Apriori算法来挖掘子集中的频繁项集，最后合并得到全局的频繁项集。
一种改进的Apriori算法
一种改进的Apriori算法顾玮【摘要】Association rules algorithm is very much,the most classical algorithm Apriori algorithm is and it is for min-ing Boolean association rules and frequent itemsets algorithm,this algorithm have many defects,so later many scholars are of the algorithm proposed various kinds of improved algorithms.%关联规则的算法非常多，其中最为经典的算法是Apriori 算法，它是挖掘布尔关联规则频繁项目集的算法，这种算法本身有着很多缺陷，因此后来很多学者都对该算法提出了各种改进算法。
【期刊名称】《办公自动化（办公设备与耗材）》【年(卷),期】2016(000)017【总页数】2页(P38-39)【关键词】关联规则;Apriori算法;改进算法【作者】顾玮【作者单位】徐州高等师范学校徐州 221116【正文语种】中文【中图分类】TP312.8;TP311AbstractAssociation rules algorithm is very much，the most classical algorithm Apriori algorithm is and it is for mining Boolean association rules and frequent itemsets algorithm，this algorithm have many defects，solater many scholars are of the algorithm proposed various kinds of improved algorithms.KeywordsAssociation rulesApriori algorithmImproved algorithmApriori算法是首先寻找给定数据集合中的频繁项集，通过频繁项集生成强关联规则。
Apriori算法的改进及其在试卷分析系统中的应用
Apriori算法的改进及其在试卷分析系统中的应用孙秀娟;杜晓娟;于文爽【摘要】Apriori algorithm is a typical Boolean association rules mining algorithm. Apriori algorithm will scan database frequently when generating frequent item sets, and if low - dimensional candidate item sets are too large, after Descartes operation it will generate enormous high - dimensional frequent item sets . These two reasons will affect the efficiency of the Apriori algorithm. This paper improved the apriori algorithm on the two issues, and the improved algorithm in the paper are applied in test paper analysis system. After testing, the improved algorithm has higher efficiency and better stability.%Apriori算法是一种挖掘布尔型关联规则的典型算法。
该算法在生成频繁项集时会有频繁的数据库扫描操作,并且在由低维频繁项集连接生成高维候选项集时,如果频繁项集维数过大,笛卡尔积后就会产生大量的候选项集,从而影响算法的效率。
针对上述2个方面对Apriori算法进行改进,并将改进后的算法应用在试卷分析系统中。
经过系统测试,改进后的算法具有较高的效率和较强的稳定性。
Apriori算法的改进及在电子商务中的应用
Apriori算法的改进及在电子商务中的应用袁晓建;张岐山;甘智平;陈焕辉;傅龙天【摘要】针对经典Apriori算法中挖掘到的结果不能实现商家利益最大化和推荐权值人为设定的问题,在考虑商品利润和销量的基础上,提出基于Apriori算法的加权关联规则模型.最后,在实际购物篮数据的测试中,验证了改进后算法实用性.%In order to solve the problem that the results of the classical Apriori algorithm can not maxi-mize the profit of the merchant and artificially set the recommended weight, this paper proposes a weighted association rule model based on the Apriori algorithm, taking into account the profit and sales of the product. In the actual test data of the shopping basket, the improved algorithm showed its usefulness.【期刊名称】《福州大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2018(046)003【总页数】5页(P330-334)【关键词】数据挖掘;电子商务;Apriori算法;加权关联规则【作者】袁晓建;张岐山;甘智平;陈焕辉;傅龙天【作者单位】福州外语外贸学院信息系,福建福州 350202;福州大学经济与管理学院,福建福州 350116;福州大学经济与管理学院,福建福州 350116;福州外语外贸学院教学发展中心,福建福州 350202;福州外语外贸学院教学发展中心,福建福州350202;福州外语外贸学院信息系,福建福州 350202【正文语种】中文【中图分类】TP311.10 引言随着信息技术的发展和政府对电子商务领域的积极推动，我国的电子商务正以前所未有的速度蓬勃发展，并在经济发展中日渐凸显出带动作用. 但随着用户数量和产品数量的急剧增长，以及用户需求的个性化、多样化，这对电子商务企业营销提出了更高的要求. 如何在存储的海量数据当中发现知识、使用知识，并结合实际情况向顾客推荐商品或者打折促销，关联规则挖掘在现代营销中扮演着重要的角色.关联规则挖掘是在数据中查找存在于项目集合中的频繁模式、关联、相关性及因果结构. Apriori算法是关联规则挖掘重要的方法, 它是Agrawal等[1]在1994年提出的.1 关联规则和Apriori算法[2]1.1 关联规则关联规则提出的目的是为了寻找事务数据库中隐藏的不同项之间的联系，在海量的数据库中找出频繁发生的项或子集，以及项目之间的相互关联性. 其经典的应用就是大家熟知的“啤酒和尿布”案例. 它的原理可描述为：设D是一个待挖掘分析的事务数据库， D中所有项目的项集为I={i1， i2，…，im}，由此可知D中的每个事务都是I 的一个子集. 并定义k项集为包含k 个项目的集合. 记s(X)为项集X 的支持度(sup)，其含义是事务数据库D中包含该项集的交易数据的条数. 设定最小支持度(minsup)，如果一个项集的支持度大于此最小支持度，则称它是频繁的；如果此项集的长度为k，则称其为频繁k 项集.由以上表述，本研究定义以下关联规则. 设项集A和项集B，其中A ⊆I, B⊆I，并且A∩B=Ø，规则A⟹B的支持度s(A⟹B)定义为事务数据库D中包含A∪B 的事务所占的百分比，由此可知，支持度是一个百分比数值.同样，本研究定义置信度. 规则A⟹B 的置信度c(conf)定义为事务数据库D 中包含项集A∪B 的事务数与包含项集A 的事务数的比值. 设定最小置信度(minconf)，若由此计算出来的置信度大于设定的最小置信度，那么认为挖掘到的规则是可信的.关联规则挖掘的任务是在事务数据库D中找到支持度和置信度分别大于用户指定的最小支持度minsup和最小置信度minconf的规则A⟹B. 关联规则挖掘主要解决以下两个问题： 1)找出D 中所有的符合要求的频繁项集； 2)从符合要求的频繁项集中挖掘关联规则.1.2 Apriori算法及存在的困难Apriori算法是基于关联规则常用的方法，此算法实现挖掘过程分为两步： 1)通过多次迭代，采集事务数据库中所有的频繁项集，即采集所有支持度不低于用户设定的最小支持度的项集； 2)利用上一步采集的频繁项集，构造出满足用户设定的最小置信度的规则.Apriori算法的三大缺点为产生大量的候选集, 需要重复扫描数据库，最小阈值难于合理设定. 自该算法提出以来，众多学者就以上两方面的问题做了大量的研究工作， Apriori类算法日趋成熟.但是，经典Apriori算法或者基于效率改进的算法仍然面临一个巨大的困难. 首先，考虑下面这个问题.表1 某汽车用品电子商务事务数据库Tab.1 An automotive supplies e-commerce transaction databaseTID商品ID列表T1i1, i2, i5T2 i2, i4T3 i1,i4T4 i3, i5T5 i2, i4, i5T6 i2, i4T7 i1, i3, i5T8 i2, i4T9 i2, i5T10 i4, i5某经营汽车用品的电商的事务数据库如表1所示.数据库中有10个事务(即上文所说的10条交易记录)，则有|D|=10. 该数据库包含5种商品. 其中， i1：车载香水； i2：汽车脚垫； i3：行车记录仪； i4：除尘车掸； i5：安全座椅. 若设定最小支持minsup=40%，最小置信度minconf=60%，按传统的Apriori算法，挖掘到如下两条规则：i2⟹ i4， i4⟹ i2以上的挖掘结果表明：将汽车脚垫和除尘车掸捆绑销售，或者用户购买其中一样的时候推销另外一样，将有利于促进两者的互销，为商家带来更好的收益. 不过，对于负责销售或者运营的电商管理者而言，这样的信息是在“情理之中”. 如果只是挖掘到这类“自然”的知识，这样的数据挖掘是不令人满意，是失败的.对电子商务企业或者卖家来说，最大限度地增加营业额或者利润，是经营过程中最重要的问题. 所以，经营者最感兴趣的是盈利程度远高于其他商品的行车记录仪(i3)的销售数量. 经营者想通过数据挖掘，掌握到哪种商品的打折销售最容易诱导顾客购买行车记录仪(i3)，以及买了行车记录仪(i3)的顾客还会购买哪些商品. 其中，第一个问题是经营者或者营销者最关心的问题. 可是，传统的Apriori算法却挖掘不到任何有关行车记录仪(i3)的信息.由此，本研究总结出经典Apriori及基于效率改进的挖掘方法主要存在以下两方面问题：1) 给事务数据库中D各项目赋予了相同的权重. 但是，在实际的经营中，电商需要根据季节、营销节日、项目(即商品)的利润、销量等方面有重点地对商品进行推荐和推销.2) 最小阈值难以合理设定. 算法实现过程中，需根据设定的最小阈值，对不满足阈值条件的候选频繁项集进行剪枝操作. 阈值设置太高，容易遗漏重要的关联规则；设置太低，又会发现太多没有意义的甚至是虚假的关联规则，降低算法效率[3].为解决以上问题，学者们引入了加权关联规则挖掘. 加权关联规则既考虑了规则中所有项目出现的次数，又考虑了不同项目的重要性.2 加权关联规则挖掘和W-Apriori算法简述2.1 加权关联规则挖掘加权关联规则描述如下：设I={i1, i2, …, im}为数据库中的全部项集，对应I的权重集为W={w1, w2, …, wm}，其中， wi表示项目ii的重要程度，且0≤wi≤1. 此外X⊆I, Y⊆I，并且X∩Y=F，记sup(X)和conf(X)分别为X的支持度和置信度. 由于引入了项目权重，还需要定义项目集X的加权支持度和加权置信度，设定最小加权支持度阈值minwsup和最小置信度阈值minwconf.目前加权关联规则研究的学者较多，简单整理如下.文献[4]提出的MINWAL(0)算法定义项目集的加权支持度为w 若w sup(X)≥w min sup，则称X为加权频繁项集. 加权关联规则X⟹Y的加权支持度记为wsup(X⟹Y) 它可以较好地反应权值的影响，但其权值有可能大于1. 文献[4]中提出的算法MINWAL(W)定义权重为w sup(X⟹Y) 其采用了平均值的思想，但不能突出重点项目. 文献[5]提出了权重归一化的思想，避免了权重大于1的情况，但是这样并没有考虑属性的权重对规则产生的影响. 文献[6]定义了水平加权支持度： w sup(X⟹Y)=max{w1, w2…, wm}·sup(X∪Y)，该方法能够较好地凸显权值的影响. 但是由于以上方法为各项引入了权值，因此破坏了Apriori性质. 文献[7]提出了权重分值UW-score的定义：对于利润权重U-gain做了详细的介绍. 但对于重要的事务的权重属性W-gain，文中并未定义.为了解决以上算法在电子商务数据挖掘和推荐的不足，本研究同时考虑了属性个数和属性权值的影响，提出了一种新的加权关联规则支持度和置信度的计算方法，并将此方法应用到W-Apriori算法[8]中. W-Apriori承接了Apriori算法的思想，分步实现：首先找出满足最小加权支持度约束的所有加权频繁项集，然后利用频繁项集产生满足最小加权置信度约束的所有规则.2.2 相关定义本研究综合考虑商品的利润和销量，以此来定义项集的推荐权值.定义1 利润权重.同样条件下，销售同一类的商品，推销或者销售利润高的商品对商家盈利更有利. 对于某在销商品i的利润(Profit)权重定义如下：其中: Profit(i)表示商品i的利润， D表示事务数据库中的所有商品.定义2 销量权重.同样条件下，热销产品或者销售量大的产品，说明其市场潜力大，客户接受程度高，值得向客户推荐. 销量(Volume)权重定义如下：其中: Volume(i) 表示商品i的销量.定义3 推荐权值.结合以上两个定义，得到某商品i的推荐(Recommendation)权值为：定义4 加权支持度和加权置信度.设I={i1, i2, …, im}为数据库中商品的集合，对应推荐权值向量记为W={w1,w2, …, wm}, (wi∈[0, 1])， m指某一事务项包含的商品数. 则(X， w(X))表示加权项集，其中X⊂I， w(X)指项集X的权值. 项集X的加权支持度记为w sup(X)= sup(X)·w(X)，同时定义项集 X的权值如下：综合考虑利润和销量(即热销)的X权值：那么，项集X的加权支持度定义为：同样，项集X∪Y的加权支持度为：那么，规则X⟹Y的加权置信度定义为w conf(X⟹Y)其中: X⊂I, Y⊂I. 若w sup(X∪Y)和w sup(X⟹Y)分别满足minwsup和minwconf，规则X⟹Y即为强关联规则.3 有效性分析3.1 挖掘结果对比考虑到加权值W(i)计算后数值较小，在实际实现过程中，需要乘以一个调节系数K，该系数可根据商品的种类和销售数量灵活设定.目前Apriori算法的改进多集中在算法运行效率的优化上，也积累了较多的测试数据集，如IBM Almadel 中心提供的标准数据集T10I4D100K和T40I10D100K. 在考虑权重方面，也有较多学者进行算法优化，但是测试集大多来自作者自行采集，没有成熟的数据集可用，尤其是本研究考虑了单品的利润因素，包括著名的比利时零售市场数据集也无法利用.表2 利用经典Apriori算法挖掘的结果Tab.2 The results using classical Apriori algorithm (%)前项→后项支持度置信度中南海0.8→软中华10.2065礼盒→安利香皂10.2050蜻蜓扑克→300g壶瓶枣10.2050安利香皂→礼盒11.5045300g壶瓶枣→2000g 壶瓶枣礼盒15.3545鉴于以上情况，本研究在国内某超市一组销售数据的基础上，构造生成5 000条购物篮数据，在C#.Net环境下，与经典Apriori算法进行挖掘对比，表2是利用经典的Apriori算法挖掘的结果，表中支持度和置信度是系统计算得到的数值. 表3是利用上文所述改进的算法，分别设置不同的支持度、置信度和调节系数后挖掘的结果，表格的顶部注明了具体的参数数值.表3 利用改进的加权算法挖掘的结果Tab.3 The results using improved weighting algorithm支持度=10%, 置信度50%, K=2000支持度=15%, 置信度50%, K=250045°老白汾酒→45°吉祥汾酒45°老白汾酒→45°吉祥汾酒45°老白汾酒→苦荞挂面45°老白汾酒→苦荞挂面45°老白汾酒→中南海0.845°老白汾酒→中南海0.845°吉祥汾酒→45°老白汾酒10年45°吉祥汾酒→45°老白汾酒苦荞挂面→45°老白汾酒苦荞挂面→1 45°老白汾酒苦荞挂面→中南海0.8软中华→中南海0.8软中华→中南海0.8中南海0.8-→45°老白汾酒中南海0.8→苦荞挂面中南海0.8→软中华中南海0.8→45°老白汾酒中南海0.8→软中华3.2 挖掘结果对比此计算方法和算法，克服了人为设置权值带来的不足，从利润和销量两方面的实际情况进行计算.从上面的挖掘结果可以看出，改进后的算法不仅在考虑利润方面有了明显的优势，而且考虑销量后，还挖掘出另外一个“有趣”的购买习惯：该数据样本来自我国西部某地的超市. 汾酒和苦荞面，是“晋汾三绝”中的其中两样商品, 改变挖掘系数后，也可从结果中看到苦荞面和陈醋的购买组合.该改进算法也有不足之处. 比如在电子商务企业创建之初，可能会出现因为销量权重过低，产生挖掘到的都是推荐贵重(相对利润比较高)商品的情况，这需要根据实际情况进行人为的干预.另外，可以根据不同季节的节假日促销，设置其它的权重，限于篇幅在此不再阐述.4 结论随着网购的迅猛发展，精准营销和数据挖掘技术的运用越来越重要. 怎样有效地留住网上的用户，从客户的消费数据中挖掘关联消费商品，同时又能有效地增强电子商务企业的盈利能力，将是未来电商企业竞争的主要问题[9].本研究依据电子商务企业的实际运营情况，在考虑商品利润和销量的基础上，提出基于Apriori算法的加权关联规则模型，为电子商务企业的经营决策打下坚实的理论基础.参考文献：[1] AGRAWAL R, SRIKANT R. Fast algorithms for mining association rules in large databases[C]// International Conference on Very Large Data Bases. San Francisco： Morgan Kaufmann Publishers Inc， 1994: 487-499.[2] 韩家炜. 数据挖掘概念与技术[M]. 北京：机械工业出版社， 2012： 160.[3] 余绍黔. Apriori算法改进及在超市数据挖掘中应用[J]. 微计算机信息, 2011(11): 165-167.[4] CAI C H, FU A W C, CHENG C H, et al. Mining association rules with weighted items[C]// Proceedings of the 1998 International Symposium on Database Engineering and Applications. Washington D C： IEEE Computer Society, 1998: 68.[5] 张文献, 陆建江. 加权布尔型关联规则的研究[J]. 计算机工程， 2003， 29(9): 55-57.[6] 张智军, 方颖, 许云涛. 基算法的水平加权关联规则挖掘[J]. 计算机工程与应用, 2003, 39(14): 197-199.[7] SANDHU P S, DHALIWAL D S, PANDA S N, et al. An improvement in Apriori algorithm using profit and quantity[C]// International Conference on Computer and Network Technology. Washington D C： IEEE Computer Society, 2010: 3-7.[8] 李中良. 基于Web日志挖掘和关联规则的个性化推荐系统模型研究[D]. 重庆：西南大学, 2014.[9] 贾桂霞，赵锡英，刘熠琦. 电子商务中关联推荐算法的应用研究[J]. 工业仪表与自动化装置， 2016(1)： 43-45.。
一种改进的Apriori算法及应用
一种改进的Apriori算法及应用
周蓓
【期刊名称】《常熟理工学院学报》
【年(卷),期】2010(024)008
【摘要】研究实现了一种改进的Apriori算法,通过对事务集进行扫描、删除对k 一项频繁集无意义的事务,降低事务处理过程中频繁的连接次数来提高算法的效率.对图书借阅相关性挖掘的实际应用表明,随着数据量的增大,改进Apriori算法的时间效率可以提高10%以上.
【总页数】5页(P95-99)
【作者】周蓓
【作者单位】常熟理工学院计算机科学与工程学院,江苏常熟215500
【正文语种】中文
【中图分类】TP393
【相关文献】
1.一种改进 Apriori算法在高校课程相关性分析中的应用研究 [J], 齐钦
2.一种改进的Apriori算法研究与应用 [J], 刘源;娄渊胜
3.一种改进的Apriori算法在移动图书馆中的应用 [J], 董惠;黄超;张栋奎
4.一种改进的Apriori算法在精准扶贫中的应用研究 [J], 何庆; 刘亮
5.一种改进的Apriori算法及在计算机一级等级考试的应用 [J], 何云峰
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Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ算法进行优化，然后将其运用到故障传感器参数 的预测当中去．实验仿 真表 明， 改进 的 Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ算法能够
快速 的发现温室各参数之 间的关联规 则， 从而估计 出故 障传感 器的参数 的范 围，有一定的应用价值．
关键 词： 温 室大棚；关联规则； Ａ ｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ ； 传感器
计 算 机 系 统 应 用
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２ ０ １ ５年 第 ２ ４卷 第 １ １期
改进 的 Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ 算法 在 智 能温 室 大棚 系统 中的应 用①
庄燕滨 １ ， ， 董 煜 ，肖贤建 ， 潘 群２
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（ Ｃ ｏ ｌ ｌ ｅ ｇ ｅ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ ａ ｎ ｄＩ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎＴ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙＥ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｈｏ ｈ ａ ｉ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ ， Ｎ ａ ｎ ｇ ｊ ｉ ｎ ｇ ２ １ １ １ ０ ０ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ） （ Ｓ ｃ ｈ ｏ ｏ ｌ ｏ ｆ Ｃ ｏ ｍｐ ｕ ｔ ｅ ｒ Ｉ ｎ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｅ ｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ ｏ ｆ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ， Ｃ ｈ ａ ｎ ｇ ｚ ｈ ｏ ｕ ２ １ ３ ０ ０ ２ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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ＺＨ ＵＡＮ Ｇ Ｙａ ｎ — Ｂｉ ｎ ’ ， ＤＯＮ Ｇ Ｙｕ ， ＸＩ Ａ Ｏ Ｘｉ ａ ｎ— Ｊ ｉ ａ ｎ ２
ｂｅ ｆ ｅ ａ ｓ ｉ ｂｌ ｅ ． Ｋｅ ｙ ｗｏ ｒ ｄｓ ： ｇ ｒ ｅ ｅ ｈｏ ｎ ｕｓ ｅ ； ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｕｌ ｒ ｅ ； Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ ； ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ
ｇ ｒ ｅ ｅ ｎ ｈｏ ｕ ｓ ｅ ｓ ｙｓ ｔ ｅ ｍ ．ｉ ｔ ｗａ ｓ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｔ ｝ ｌ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ ｗｈ ｉ ｃ ｈ ｗａ ｓ ｂａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｕ ｌ ｅ ａ ｐ ｐ ｌ ｉ ｅ ｄ ｉ ｎ ｈｅ ｔ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｓ ｅ ｎｓ ｏ ｒ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｄａ ｔ ａ． Ｆｏ ｒ ｃ ａ ｓ ｔ ｉ ｎ ｇ ｔ ｈｅ ｇ ｒ ｅ ｅ ｈｏ ｎ ｕ ｓ ｅ ｅ ｎ ｖｉ ｒ ｏ ｎ ｍｅ ｎ ｔ ｔ ｅ ｍｐｅ ｒ ａ ｔ ｕ ｒ ｅ ｉ ｓ ｐｒ ｏ ｖ ｉ ｄ ｅ ｄ ａ ｓ ａ ｎ ｅ ｘ ａ ｍｐ ｌ ｅ ｉ ｎ ｔ ｈ ｉ ｓ ｐａ ｐ ｅ ｒ ，ｆ ｉｒ ｓ ｔ ｌ ｙ ，ｔ ｈｅ ｃ ｌ ａ ｓ ｓ ｉ ｃ Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｍ ｈ ｉ ｓ ｍｏ ｄ ｉ ｉｅ ｆ ｄ ．Ｔｈ ｅ ｎ ｉ ｔ ｗａ ｓ ｕ ｓ ｅ ｄ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｄ ｉ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｄ ａ ｔ ａ ．Ｔｈｅ ｅ ｘ ｐ ｅ ｒ ｉ ｍｅ ｎ ｔ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｕｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｉ ｍｐ ｒ ｏ ｖｅ ｄ Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｅ ｍ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｑ ｕ ｉ ｃ ｋ ｌ ｙ ｉｎ ｆ ｄ ｈｅ ｔ ａ ｓ ｓ ｏ ｃ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｕｌ ｒ ｅ ｂ ｅ ｔ ｗｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ
（ 河 海 大 学 计 算 机 与 信 息 学 院 ，南 京 ２ １ １ ｌ Ｏ Ｏ ） （ 常州工学院 计 算机 信息工程学院，常州 ２ １ ３ ０ ０ ２ ）
摘
要： 针对 智 能温 室大棚 系统 内局部 传感器 故障造成 其不能及 时有效 向上推送准确 数据 的问题，提 出将 关联
规 则 中的 Ａｐ ｒ ｉ ｏ ｒ ｉ算法应 用于故 障传感器 数据 的预测．以温度 传感器 发生故 障为例，首先 将关联规 则 中传 统 的
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｔｏ ｓ ｏ ｌ ｖ ｅ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｏ ｂ ｌ ｅ ｍ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ａ ｃ ｃ ｕ ｒ ｅ ｄ ａ ｔ ａ ｃ ａ ｎ’ ｔ ｂｅ ｐ ｕｓ ｈｅ ｄ ｂ ｙ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｉ ｌ ｕ ｒ ｅ ｏ ｆ ｌ ｏ ｃ ａ ｌ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ｉ ｎ ｉ ｎ ｔ ｅ ｌ ｌ ｉ ｇ ｅ ｎ ｃ ｅ
ｐａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ Ｇｒ ｅ ｅ ｈｏ ｎ ｕ ｓ ｅ ， ｔ ｈ ｕｓ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｎｇ ｅ ｏ ｆ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｆ ａ ｕ ｌ ｔ ｓ ｅ ｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｃ ｏ ｕ ｌ ｄ ｂ ｅ ｐ ｒ ｏ ｖ ｅ ｄ ｔ ｏ