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。

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ＡｂｔａｔＢｅｓｕｙｏｒｒａｇｒｔｍｎｓｏｉｔｎｒｌｓｎｎｌｏｉｍａｅｎｌｅｒｌｋｒｔｅｅａｅｍａｙｄｆｉｎｉｓｓｒｃ：ｙｔｔｄｎＡｐｉｉｌｏｉｈｏｈａｄａｓｃａｉｅｉｇａｇｒｔｂｓｄｏｎａｎｅ，ｈｒｒｎｅｃｅｃｅｏｕｍｉｈｉｉｉｓｃｓｕｈａｌｐｅｓａｎｎａｓａｄｇｎｒｔｒｅｎｍｂｒｏｎｉａｅｉｍｅｓｔａｏｎｉｇｔｎｍｏｓａｅａｅｉｃｅｓｄｍｕｔｌｃｎｉｇｄｔｎｅｅａｅａｌｇｕｅｆａｄｄｔｅｓｔ，ｈｔｕｔｍｅａｄｍｅ￣ｐｃｒａｅ．ｉａａｃｔｃｎｉｒｎ
Ｏ引言
文献［］出的基于线性链表的关联规则挖掘方法就是建１提
立在Ａｒｒ算法的基础上进行的改进，指出可以在一次扫ｐｉｉｏ其描事务数据库的情况下发现所有的频繁项集，造存储对应构事务的线性链表，是在形成候选项集的时候，要再次访问但需线性链表一次。然表面看来是在一次扫描事务数据库的情虽况下发现所有的频繁项集，实质两次扫描数据也相当于两但
ｐｏｅｎｓｒｖｍｅｔ：① ＡｌｄｔｎｙｎｅｅｎＣ；ｌａａｏｌｅｄｄｏｅＳａ ② Ｔｅｍｅｈｄｗｈｃａｄｄｔｅｅｓｉｉｉｇｉｔｒｕｓａｄｃｕｔｇａｄｗｈｃｎｈｔｏｉｈｉｃｎｉａｅｉｍｓｔｄｖｄｎｏｇｏｐｏｎｉｎｉｈｓｔｎｎｎ
（ｃｏｌｆｌｔｎｃｎｆｒｔｎｎｉｅｎ，ｉｎｇｎｖｒｉｆｃｎｅｎｅｈｏｏｙＡｓａ１０Ｃｉ）ＳｈｏｏＥｅｒｉａｄｎｏｍａｏｇｅｒｇＬａｉｉｅｓｙＳｉｃｄｃｎｌｇ，ｎｈｎ１４５，ｈｎｃｏＩｉＥｎｉｏｎＵｔｏｅａＴ１ａ
Ｔｅｘｅｍｅｔｓｏａｔｅｌｏｉｒｃｅｔｈｎｔｅｎｅｉｒｔｒ［］ｈｐｒｎｓｈｗｔｔｈｇｒｈｉｍｏｅｆｉａｅｎｔｔａｅ１．ｅｉｈａｔＳｍｅｉｎｔｈｏｉｈｌｅｕ
Ｋｅｒｓｄｔｉｉｇｌｅｒｉｅ；ａｓｃａｉｎｒｌｓｃｄｄｔｅｅｓｄｖｄｎｔｏｐ；ｃｕｔｇｔ；ｍｅ￣ｓａｅｙｗｏｄ：ａａｍｎｎ；ｉａｎｒｎｌｋｓｏｉｔｅ；ａｉａｅｉｍｓｔｉｉｉｇｉｏｇｕｓｏｕｎｔｎｒｏｉｍｅｎｎｉｍｏｐｃ
摘要：通过对数据挖掘的经典Ａｒｒ算法和基于线性链表的关联规则挖掘算法进行研究，ｐｉｉｏ发现其中的不足—— 多次扫描
数据且生成大量候选项集，加了计数时间和内存空间。针对以上情况提出了基于候选项集分组的关联规则挖掘算法，增该算法主要改进数据仅一数，动态创建候选项集的集合，有效地缩短了计数时间和占用的且内存空间，挖掘的效率更好更快。实验结果表明，算法比文献［的算法效率更高。使该１］关键词：据挖掘；线性链表；关联规则；候选项集分组；计数时间；内存空间数
ｄｎｍｉａｌｒａｅａｄｄｔｅｅｓａａｌｂｙｉｒｖｄｔｅｃｕｔｇｔｙａｃｌｃｅｔｄｃｎｉａｅｉｍｓｔｖｉｌｙｔａｍｐｏｅｏｎｉｍｅａｄｍａｅｔｅｅｃｅｃｆａａｍｉｉｇｂｔｒｎａｔｒｈｎｉ，ｎｄｈｆｉｎｙｏｔｎｎｅｔｄｆｓｅ￣ｉｄｅａ
Ｆｒｈｂｖ，ａｓｏｉｉｎｒｌｓｉｉｇａｏｉａｅｎｃｎｉａｅｔｓｇｔｅａｋｔｓｒｐｓｄＴｅｅａｅｗｏｍａｒｍ— ｏｅａｏｅｎａｓｃａｏｅｎｎｌｒｈｂｓｄｏａｄｄｔｉｍｓｉｃｅｉｐｏｏｅ．ｈｒｊｔｔｕｍｇｔｍｅｕｎｈｐｒｔｏｉ
中图法分类号：Ｐ８Ｔ１
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２）７３７．３１０ —０４（ＯＯ１—８６０Ｌ
Ｉｒｖｅｓｏｉｔｎｒｌｓａｇｒｔｍｍｐｏｄａｓｃａｉｕｅｌｏｉｈｏ
ＬＩＹａｇＭＯＨｏｇｙ，ＭＡＹｕｎＵｎ，ｎ —ｕａ
３７８６
２１，１（７００３１）
计算机工程与设计ＣｍｕｅＥｇｎｅｎｄｅｉｏｐｔｎｉｅｒｇａＤｓｎｒｉｎｇ
・智能技术・
改进的关联规则算法
刘扬，莫红玉，马垣
（宁科技大学电子与信息工程学院，辽宁鞍山１４５）辽１０１