频繁项集挖掘的Apriori改进算法研究
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}。
关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进_崔贯勋
收稿日期:2010-05-17;修回日期:2010-07-17。
基金项目:教育部科学研究项目(09yj c870032);重庆市科技攻关计划项目(CSTC2008AC2126;CSTC2009AC2034);重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2008BB2065);重庆理工大学科研青年基金资助项目(2010ZQ22)。
作者简介:崔贯勋(1978-),男,河南鄢陵人,实验师,硕士,主要研究方向:数据库; 李梁(1964-),男,重庆人,副教授,主要研究方向:软件工程; 王柯柯(1977-),女,四川南充人,讲师,硕士,主要研究方向:软件工程; 苟光磊(1980-),男,重庆人,实验师,硕士,主要研究方向:人工智能; 邹航(1979-),男,重庆人,实验师,硕士,主要研究方向:数据挖掘。
文章编号:1001-9081(2010)11-2952-04关联规则挖掘中Apri ori 算法的研究与改进崔贯勋,李 梁,王柯柯,苟光磊,邹 航(重庆理工大学计算机科学与工程学院,重庆400054)(cgxy @vi p .qq .co m )摘 要:经典的产生频繁项目集的Apr i o ri 算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。
为此,对A prior i 算法进行以下3方面的改进:改进由k 阶频繁项集生成k +1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少A pr i or i 算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。
实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。
关键词:数据挖掘;关联规则;A pr i or i 算法;频繁项集;候选项集中图分类号:T P311.13 文献标志码:AR esearch and i m prove m ent on Apriori algorith m of associ ati on rule m i ni ngC U I Guan -xun ,L I L iang ,WANG Ke -ke ,GOU Guang -le,i ZOU H ang(S c h ool of C o mpu ter S cience and Eng i n e ering,Chongqing Un i v e rsit y of T ec hnolo gy,Ch ong qi ng 400054,Ch i na )Abstract :T he c lassic Apr i o ri algor it h m for discovering frequent ite m sets scans the database m any ti m es and the pa ttern m atch i ng bet w een cand i date ite m sets and transacti ons is used repea ted l y ,so a large nu m ber of candida te ite m sets w ere produced ,w hich results i n l ow e fficiency o f the a l gor ith m.The i m proved A prior i a l gor it hm i m proved it from t hree aspects :firstly ,the strategy o f the jo i n step and the prune step w as i m proved when cand i da te frequent (k +1)-i te m setsw ere generated from frequent k -ite m se ts ;second l y ,t he m ethod of dea li ng w it h transacti on w as i m proved to reduce the ti m e of pattern m atch i ng to be used i n the Apr i o ri a l gor it hm ;i n the end ,t he me t hod o f deali ng w ith da tabase w as i m proved ,wh ich lead to only once scann i ng o f t he da tabase dur i ng the w ho le course of the a l go rith m.A cco rding to these i m prove m ents ,an i m proved algor it h m was i ntroduced .The effic i ency of A pri o ri algor it h m got i m prove m ent both i n ti m e and i n space .T he experi m ental results o f the i m proved a l gor ith m show that t he i m proved a l go rith m is mo re e fficient than the orig i na.lK ey words :data m i ning ;asso ciati on ru le ;A priori a l go rith m;frequent ite m sets ;candida te i te m se t0 引言关联规则挖掘作为数据挖掘的重要研究内容之一,主要研究事务数据库、关系数据库和其他信息存储中的大量数据项之间隐藏的、有趣的规律。
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。
频繁项集挖掘的Apriori改进算法研究
２项集 ，优 化连接 操作减 少连 接判 断 的次 数，通过 对候选 项集 编码来 减少 扫描数 据库 的次数 ，优 化逻辑 “ 与” 明，该算 法具 有快速 、直观 、节 省 内存 等优 点．
运算 减 少不必要 的“ ” 与 操作 次数 ，缩短 生成频 繁项集 的时 间．Ｉ ｐ ｉｒ算 法仅需 ３次 扫描数 据库 ．研究 结果 表 Ａｒ ｉ ｏ
（） ５ （） ６
（） ７ （） ８ （） ９
Ｃ ＝ｓｂ ｅ Ｃ ， ；得 到 ， ｕ ｓｔ ｋ） ／ （ ｔ／ 的子集 ｆｒ ａｈ 候选 ｃ ｔ ｏ ｃ ｅ ∈Ｃ
ｃ ｏｎ ＋ ； ． ｕｔ ＋ ｃ ｝ Ｌ ｛ ∈Ｃ ｃ ｏ ｎ＞ｍｉ ｓｐ｝ ｋ Ｃ ｋ ． ｕｔ ｌｃ ￣ ｎ ｕ
第 ３卷第 ５ ５ 期
２１ ０ １年 ９月
江西 师范 大学学报 （ 自然科学 版）
Ｊ ＲＮ ＦＪＡＮ ＯＵ ＡＬ０ Ｉ ＧＸＩ ＮＯＲ ＭＡＬＵ ＶＥ Ｉ Ｙ（ Ｔ ＡＬＳ Ｉ ＮＣ ） ＮＩ ＲＳＴ ＮＡ ＵＲ Ｃ Ｅ Ｅ
Ｖｏ ． ５Ｎｏ． １３ ５
Ｓｅ ｐ．２ １ ０１
＿
提 出的 Ａ ｒ ｒ算 法最 为著名 该 算法 使用逐 层搜 索 ｐｉ ｉ ｏ
的 迭 代 技 术 ，利 用 已 知 的 频 繁 项 集 来 生 成 频 繁 （ １． ） 项集 ．尽 管 Ａ ｒ ｒ 法直 观，但 实现 起来 需 ｐｉ ｉ算 ｏ 要进 行大 量 计算 ，包 括产 生 大量候 选 项集 和 支持 度
定 义 ２ 项集 的 出现频 率是 包含 项 集的 事务 数， 简称 为项集 的频 率 、支持度计 数或 计数 ． 性 质 １ 任何 频 繁项 集 的非 空子 集也 是频 繁 的， 非 频繁项 集 的超集是 非频 繁的 ．
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关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究方向，在商品推荐、市场营销等领域具有广泛应用。
Apriori算法是关联规则挖掘中最为经典的算法之一，具有易于实现和广泛适用的特点。
但是，Apriori算法在处理大规模数据时面临着计算复杂度高和存储空间大的问题。
近年来，对Apriori算法的改进成为了研究热点，主要包括以下几个方面的改进：1. 改进剪枝策略剪枝策略是Apriori算法中的重要环节，可以大幅度减少不必要的计算。
改进Apriori算法的研究中，常常着眼于改进剪枝策略。
例如，Fast Apriori算法提出了一种新的剪枝策略，它针对频繁项集中的非频繁子集，通过计算非频繁子集的支持度来剪枝。
该算法相比于传统的Apriori算法，能够减少剪枝次数，提高计算速度。
2. 优化候选项集生成Apriori算法中，每次必须生成所有的候选项集，这会导致计算复杂度高和存储空间大。
为了解决这个问题，一些研究者提出了优化候选项集生成的方法。
例如，Eclat算法通过利用垂直数据格式，能够避免反复地生成候选项集，从而减少计算量。
3. 基于分区的并行处理Apriori算法中的计算量非常大，尤其是在大规模数据处理时。
为了提高Apriori算法的计算效率，一些研究者提出了基于分区的并行处理方法。
该方法将数据进行分区处理，并利用多个处理节点并行地处理每个分区，从而大大提高了算法的计算效率。
4. 基于关键字压缩的存储优化Apriori算法在处理大规模数据时，需要占用大量存储空间。
为了优化存储，一些研究者提出了基于关键字压缩的存储优化方法。
该方法利用关键字编码压缩数据，从而大幅度减少算法的存储空间。
综上所述，Apriori算法的改进研究主要集中在剪枝策略、候选项集生成、并行处理和存储优化等方面。
这些改进方法在不同的数据挖掘场景下具有不同的适用性，可以根据具体情况选择最适合的算法。
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算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例Apriori算法是数据挖掘中常用的关联规则挖掘算法之一，它能够发现数据集中频繁出现的项集及其关联规则。
原始的Apriori算法在处理大规模数据时存在效率低下的问题，因此研究人员提出了许多改进和优化的方法，以提高算法的性能和效率。
本文将介绍Apriori算法的改进方法，并通过实例进行演示。
一、Apriori算法的基本原理Apriori算法是一种基于频繁项集的挖掘方法，它能够从数据集中找出频繁项集及其关联规则。
算法的基本原理是利用Apriori原理，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。
根据这一原理，算法通过迭代的方式逐步生成频繁项集，然后根据支持度和置信度等指标来发现关联规则。
具体的算法流程如下：1. 首先扫描事务数据库，统计每个项的支持度，并找出频繁1-项集；2. 然后利用频繁1-项集生成候选2-项集，并通过扫描事务数据库统计每个候选2-项集的支持度，筛选出频繁2-项集；3. 依次类推，直到没有新的频繁k-项集生成为止，最后根据频繁项集生成关联规则，并计算它们的置信度。
1. 基于查找表的改进原始的Apriori算法需要多次扫描数据集，统计项集的支持度。
为了避免重复扫描数据集，可以使用查找表来存储项集的支持度信息。
通过构建一个查找表，可以在一次扫描事务数据库后，快速获取项集的支持度，从而提高算法的效率。
2. 剪枝技术的优化Apriori算法在生成候选项集和频繁项集时，采用了自连接和剪枝的技术。
原始的剪枝方法可能会产生大量的候选项集，导致计算复杂度高。
研究人员提出了一些剪枝技术的优化方法，如动态剪枝、预处理剪枝等，以减少候选项集的数量，提高算法的效率。
3. 多层次的数据表示对于大规模数据集，可以采用多层次的数据表示方法，将数据集划分成多个层次，每个层次都是一个粒度较小的子集。
这样可以减少数据集的规模，提高算法的处理效率。
4. 并行化处理随着计算机硬件的发展，可以采用并行化处理的方式来加速Apriori算法的执行。
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。
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。
Apriori算法的改进及实例
Apriori算法的改进及实例【摘要】Apriori算法是一种用于挖掘频繁项集的经典算法，但由于其在处理大规模数据时效率较低，因此近年来出现了许多改进方法。
本文首先介绍了Apriori算法的原理，然后探讨了几种常见的改进方法，如Apriori算法的剪枝策略和数据压缩技术。
接着通过一个实例详细展示了改进后的Apriori算法的运作过程，以及其在性能和效率上的优势。
总结了改进后的Apriori算法在实际应用中的广泛范围，并展望了未来其在数据挖掘领域中的重要性和发展方向。
这些改进为提高频繁项集挖掘的效率和精度提供了有力支持，对促进数据挖掘技术的发展具有重要意义。
【关键词】Apriori算法、改进、实例、背景、原理、优点、应用范围、重要性、发展方向1. 引言1.1 介绍Apriori算法Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，被广泛应用于数据挖掘领域。
它是基于频繁项集的挖掘方法，通过先找出频繁项集，再利用频繁项集生成强关联规则。
其基本原理是利用Apriori性质，即如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也一定是频繁的。
Apriori算法的工作流程一般分为两个步骤：首先通过扫描数据集获取频繁1项集，再逐层迭代生成频繁k项集。
在每次迭代中，通过连接和剪枝操作筛选出频繁项集，直到不能再生成更多频繁项集为止。
最终得到所有频繁项集，并据此生成关联规则。
由于Apriori算法存在计算复杂度高、候选项集数量庞大等问题，导致其在处理大规模数据集时效率较低。
对Apriori算法进行改进具有重要意义，可以提升算法的效率和性能。
接下来将介绍Apriori算法的改进方法以及改进后的实例，以展示改进后的Apriori算法在实际应用中的优势和应用范围。
1.2 提出改进的背景改进Apriori算法的背景主要包括以下几点：传统的Apriori算法在频繁项集生成和候选项集生成阶段需要多次扫描数据集，计算量较大，效率较低。
Apriori算法在生成候选项集时会产生大量的候选项集，其中很多是非频繁的，这会增加算法的时间和空间复杂度。
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。
频繁项集挖掘的Apriori改进算法研究
１０００－５８６２（２０１１）０５－０４９８－０５频繁项集挖掘的Ａｐｒｉｏｒｉ改进算法研究栗晓聪滕少华广东工业大学计算机学院，广东广州５１０００６摘要：针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种新的优化算法—ＩＡｐｒｉｏｒｉ．该算法应用散列技术优化产生频繁－２项集，优化连接操作减少连接判断的次数，通过对候选项集编码来减少扫描数据库的次数，优化逻辑“与”运算减少不必要的“与”操作次数，缩短生成频繁项集的时间．ＩＡｐｒｉｏｒｉ算法仅需３次扫描数据库．研究结果表明，该算法具有快速、直观、节省内存等优点．Ａｐｒｉｏｒｉ算法；频繁项集；候选项集；ＩＡｐｒｉｏｒｉ算法ＴＰ３１１Ａ２０１１－０７－１２广东省自然科学基金（０６０２１４８４， ９１５１００９００１０００００７）和广州市越秀区科技计划（２００７－ＧＸ－０２３）资助项目．滕少华（１９６２－），男，江西南昌人，教授，博士，主要从事协同工作、网络安全和数据挖掘方面的研究．第５期２０１１年第５期＠＠［１］王琳，滕少华，伍乃骐，等．基于协议分析的散列模式入侵检 测方法［Ｊ］．计算机工程与设计，２００６，２７（１）： ５３－５５．＠＠［２］颜跃进，李舟军，陈火旺，等．基于ＦＰ－Ｔｒｅｅ有效挖掘最大频 繁项集［Ｊ］．软件学报，２００５，１６（２）： ２１５－２２２．＠＠［３］郭宇红，童云海，唐世渭，等．基于ＦＰ－Ｔｒｅｅ的反向频繁项集 挖掘［Ｊ］．软件学报，２００８，１９（２）： ３３８－３５０．＠＠［４］ Ｈａｎ Ｊｉａｗｅｉ， Ｐｅｉ Ｊｉａｎ， Ｙｉｎ Ｙｉｗｅｎ， ｅｔ ａｌ． Ｍｉｎｉｎｇ ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｍａｔｔｅｒｎｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ［Ｊ］． Ｄａｔａ Ｍｉｎｎｉｎｇ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒ， ２００４， ８（１）： ５３－８７．＠＠［５］Ｊｉａｗｅｉ Ｈａｎ，Ｍｉｃｈｅｌｉｎｅ Ｋａｍｂｅｒ．数据挖掘概念与技术［Ｍ］．范 明，孟小峰，译．北京：机械工业出版社，２００７：１６７－１６１．＠＠［６］ Ｗｕ Ｘｉｎｇｄｏｎｇ， Ｖｉｐｉｎ Ｋｕｍａｒ， Ｒｏｓｓ Ｑｕｉｎｌａｎ Ｊ． Ｔｏｐ １０ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ ｉｎ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ［Ｊ］． Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００８，１４（１）： １－３７．＠＠［７］陈耿，朱玉全，杨鹤标，等．关联规则挖掘中若干关键技术的 研究［Ｊ］．计算机研究与发展，２００５，４２（１０）： １７８５－１７８９．＠＠［８］徐章艳，刘美玲，张师超，等．Ａｐｒｉｏｒｉ算法的三种优化方法［Ｊ］． 计算机工程与应用，２００４，４０（３６）： １９０－１９３．＠＠［９］傅慧，邹海．基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究［Ｊ］． 计算机工程与设计，２００９，３０（１）： １２９－１３１．＠＠［１０］徐健辉．生成频繁项集的逻辑“与”运算算法［Ｊ］．计算机应用， ２００４，２４（１１）： ８８－９０．＠＠［１１］俞燕燕，李绍滋．基于散列的关联规则ＡｐｒｉｏｒｉＴｉｄ改进算法［Ｊ］． 计算机工程，２００８，３４（５）： ６０－６２．＠＠［１２］柴华昕，王勇．Ａｐｒｉｏｒｉ挖掘频繁项集算法的改进［Ｊ］．计算机 工程与应用，２００７，４３（２４）： １５８－１６１．Ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ Ａｐｒｉｏｒｉ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｉｎｉｎｇ Ｆｒｅｑｕｅｎｔ Ｉｔｅｍｓｅｔｓ ＬＩ Ｘｉａｏ－ｃｏｎｇＴＥＮＧ Ｓｈａｏ－ｈｕａ频繁项集挖掘的Apriori改进算法研究作者：栗晓聪， 滕少华， LI Xiao-cong， TENG Shao-hua作者单位：广东工业大学计算机学院,广东广州,510006刊名：江西师范大学学报（自然科学版）英文刊名：Journal of Jiangxi Normal University（Natural Sciences Edition）年，卷(期)：2011,35(5)本文链接：/Periodical_jxsfdxxb201105013.aspx。
Apriori改进算法
刘华婷郭仁祥姜浩东南大学计算机科学与工程学院改进算法的思想：（1）事务数据库的存储表示采用一种新的数据布局。
对产生的每一个项集，采用包含两个线性表的类存储，其中一个线性表items存储项集中的各个项，另一个线性表lists 存储该项集对应的事务标识符列表。
（2）候选项集C K是L k-1与L1连接而成，L k-1与L1连接时只需要考虑L k-1的最后一个项与L1中各个项在L1的大小关系。
这样可以避免连接时的多次重复比较，而且不需要考虑C K中k_项集的(k-1)_子集是否在L k-1中。
（3）基于（1）候选项集C K的支持度只要取其相应子集L k-1，L1的TD列表的交集便可以得到。
避免了为了得到候选项集的支持度而扫描数据库。
（4）在产生C K之前对频繁项集集合L k-1按支持度的升序排序，这样得到的候选项集是最少的，从而提高算法效率。
算法比较：改进的算法只需要扫描数据库一次，而且避免了频繁项集间的重复判断而直接得到更高的候选频繁项集，从而大大提高了算法效率。
二、挖掘关联规则中Apriori算法的研究与改进胡吉明鲜学丰河海大学计算机与信息工程学院改进算法的思想：（1）通过减少扫描数据库的次数改进I/O的性能。
（2）改进产生频繁项集的计算性能。
（3）寻找有效的并行关联规则算法。
（4）引入抽样技术改进生成频繁项集的I/O的计算性能。
例如：Park等人提出基于Hash的算法，用于有效地寻找频繁项集。
Savasere等人提出的基于划分的算法，将交易数据集划分为几个部分，每一个部分可以容纳于主存，每一部分独立地生成频繁项集。
文中主要是改进了算法的第二个缺陷，提出了一种产生候选项集的集合C K的新算法，使剪枝步的计算量减小以高算法效率。
算法比较：提出了一种新算法产生候选集，通过改进剪枝部分被扫描项集的大小，从而使剪枝步的扫描量大为减少，因此提高数据挖掘的效率。
三、基于改进Apriori算法的关联规则挖掘研究朱其祥徐勇张林安徽财经大学信息工程学院改进算法的思想：（1）减少候选项集C k规模。
频繁模式挖掘算法(Apriori)
实验一频繁模式挖掘算法（Apriori）一、实验目的1、理解频繁模式和关联规则2、掌握频繁模式挖掘算法Apriori3、为改进Apriori打下基础二、实验内容1、选定一个数据集（可以参考教学中使用的数据集）2、选择合适的实现环境和工具实现算法，本次试验采用的是C++3、根据设置的最小支持度和置信度，给出数据集的频繁模式集三、实验原理该算法的基本思想是：Apriori使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k项集用于探索（k+1）项集。
首先，通过扫描数据库，累积每个项的计数，并收集满足最小支持度的项，找出频繁1项集的集合。
该集合记作L1.然后，L1用于找频繁2项集的集合L2，L2用于找L3，如此迭代，直到不能再找到频繁k项集。
找每个Lk需要一次数据库全扫描。
Apriori性质：频繁项集的所有非空子集也必是频繁的。
Apriori算法主要包括连接步和剪枝步两步组成。
在连接步和剪枝步中采用Apriori性质可以提高算法的效率。
四、实验要求1、数据集具有一定的代表性，可以使用数据库技术管理2、最小支持度和置信度可以设置3、实现界面友好4、提交实验报告：实验题目、目的、数据集描述、实验环境、过程、结果和分析等。
五、实验步骤1、所采用的数据集对于数据集，取最小支持度min_sup=2，最小置信度min_conf=0.8。
2、算法步骤①首先单趟扫描数据集，计算各个一项集的支持度，根据给定的最小支持度闵值，得到一项频繁集L1。
②然后通过连接运算，得到二项候选集，对每个候选集再次扫描数据集，得出每个候选集的支持度，再与最小支持度比较。
得到二项频繁集L2。
③如此进行下去，直到不能连接产生新的候选集为止。
④由频繁项集产生关联规则，关联规则产生步骤如下：1）对于每个频繁项集l，产生其所有非空真子集；2）对于每个非空真子集s,如果support_count(l)/support_count(s)>=min_conf，则输出 s->(l-s)，其中，min_conf是最小置信度阈值。
Apriori挖掘频繁项目集算法的改进
Apriori挖掘频繁项目集算法的改进
柴华昕;王勇
【期刊名称】《计算机工程与应用》
【年(卷),期】2007(043)024
【摘要】针对Apriori算法的不足,提出了一种新的优化算法Napriori.算法从优化产生2-项目集、事务压缩、项目压缩、优化连接等几个方面对Apriori算法进行优化,将散列技术应用于产生1-项目集和2-项目集,将压缩优化和连接优化应用于k-项目集.实验结果表明,Napriori算法运行速度比Apriori算法有了明显的提高.【总页数】5页(P158-161,171)
【作者】柴华昕;王勇
【作者单位】桂林电子科技大学,网络中心,广西,桂林,541004;桂林电子科技大学,网络中心,广西,桂林,541004
【正文语种】中文
【中图分类】TP301
【相关文献】
1.基于Apriori的改进挖掘算法G_Apriori研究 [J], 顾红其
2.WHPM-Apriori:网页超链接挖掘的Apriori改进算法 [J], 姜玥;井福荣;谢青;李建阳;杨玉涵
3.基于Apriori改进算法的频繁路径挖掘——以实现图书移动路径挖掘为例 [J], 王宇一
4.基于Apriori改进算法的频繁路径挖掘——以实现图书移动路径挖掘为例 [J],
王宇一;
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１０００－５８６２（２０１１）０５－０４９８－０５
频繁项集挖掘的Ａｐｒｉｏｒｉ改进算法研究
栗晓聪滕少华
广东工业大学计算机学院，广东广州５１０００６
摘要：针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种新的优化算法—ＩＡｐｒｉｏｒｉ．该算法应用散列技术优化产生频繁－２项集，优化连接操作减少连接判断的次数，通过对候选项集编码来减少扫描数据库的次数，优化逻辑“与”运算减少不必要的“与”操作次数，缩短生成频繁项集的时间．ＩＡｐｒｉｏｒｉ算法仅需３次扫描数据库．研究结果表明，该算法具有快速、直观、节省内存等优点．
Ａｐｒｉｏｒｉ算法；频繁项集；候选项集；ＩＡｐｒｉｏｒｉ算法
ＴＰ３１１Ａ
２０１１－０７－１２
广东省自然科学基金（０６０２１４８４， ９１５１００９００１０００００７）和广州市越秀区科技计划（２００７－ＧＸ－０２３）资助项目．
滕少华（１９６２－），男，江西南昌人，教授，博士，主要从事协同工作、网络安全和数据挖掘方面的研究．
第５期
２０１１年
第５期
＠＠［１］王琳，滕少华，伍乃骐，等．基于协议分析的散列模式入侵检 测方法［Ｊ］．计算机工程与设计，２００６，２７（１）： ５３－５５．＠＠［２］颜跃进，李舟军，陈火旺，等．基于ＦＰ－Ｔｒｅｅ有效挖掘最大频 繁项集［Ｊ］．软件学报，２００５，１６（２）： ２１５－２２２．
＠＠［３］郭宇红，童云海，唐世渭，等．基于ＦＰ－Ｔｒｅｅ的反向频繁项集 挖掘［Ｊ］．软件学报，２００８，１９（２）： ３３８－３５０．
＠＠［４］ Ｈａｎ Ｊｉａｗｅｉ， Ｐｅｉ Ｊｉａｎ， Ｙｉｎ Ｙｉｗｅｎ， ｅｔ ａｌ． Ｍｉｎｉｎｇ ｆｒｅｑｕｅｎｔ ｍａｔｔｅｒｎｓ ｗｉｔｈｏｕｔ ｃａｎｄｉｄａｔｅ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ ［Ｊ］． Ｄａｔａ Ｍｉｎｎｉｎｇ ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ Ｄｉｓｃｏｖｅｒ， ２００４， ８（１）： ５３－８７．
＠＠［５］Ｊｉａｗｅｉ Ｈａｎ，Ｍｉｃｈｅｌｉｎｅ Ｋａｍｂｅｒ．数据挖掘概念与技术［Ｍ］．范 明，孟小峰，译．北京：机械工业出版社，２００７：１６７－１６１．＠＠［６］ Ｗｕ Ｘｉｎｇｄｏｎｇ， Ｖｉｐｉｎ Ｋｕｍａｒ， Ｒｏｓｓ Ｑｕｉｎｌａｎ Ｊ． Ｔｏｐ １０ ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ
ｉｎ ｄａｔａ ｍｉｎｉｎｇ ［Ｊ］． Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ， ２００８，１４（１）： １－３７．
＠＠［７］陈耿，朱玉全，杨鹤标，等．关联规则挖掘中若干关键技术的 研究［Ｊ］．计算机研究与发展，２００５，４２（１０）： １７８５－１７８９．＠＠［８］徐章艳，刘美玲，张师超，等．Ａｐｒｉｏｒｉ算法的三种优化方法［Ｊ］． 计算机工程与应用，２００４，４０（３６）： １９０－１９３．
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＠＠［１０］徐健辉．生成频繁项集的逻辑“与”运算算法［Ｊ］．计算机应用， ２００４，２４（１１）： ８８－９０．
＠＠［１１］俞燕燕，李绍滋．基于散列的关联规则ＡｐｒｉｏｒｉＴｉｄ改进算法［Ｊ］． 计算机工程，２００８，３４（５）： ６０－６２．
＠＠［１２］柴华昕，王勇．Ａｐｒｉｏｒｉ挖掘频繁项集算法的改进［Ｊ］．计算机 工程与应用，２００７，４３（２４）： １５８－１６１．
Ｔｈｅ Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ Ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ ｏｆ Ａｐｒｉｏｒｉ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｍｉｎｉｎｇ Ｆｒｅｑｕｅｎｔ Ｉｔｅｍｓｅｔｓ
ＬＩ Ｘｉａｏ－ｃｏｎｇＴＥＮＧ Ｓｈａｏ－ｈｕａ
频繁项集挖掘的Apriori改进算法研究
作者：栗晓聪， 滕少华， LI Xiao-cong， TENG Shao-hua
作者单位：广东工业大学计算机学院,广东广州,510006
刊名：
江西师范大学学报（自然科学版）
英文刊名：Journal of Jiangxi Normal University（Natural Sciences Edition）年，卷(期)：2011,35(5)
本文链接：/Periodical_jxsfdxxb201105013.aspx。