利用强化学习算法优化treap数据结构,提升大型数据库中关联规则挖掘效率。该算法计算变量优先级,利用强化学习构建treap结构,通过遍历查找关系。实验验证其有效性,在低关联度下较Apriori和FP算法有显著提升。
强化学习优化大型数据库关联规则挖掘算法
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Apriori关联规则挖掘算法
数据挖掘里的关联,Apriori 算法算是个“老朋友”了。它用得还挺广,尤其是做零售、电商相关的频繁项集挖掘,比如顾客买了 A 还会不会买 B。Apriori.cpp和MyApriori.cpp这俩文件里头实现了标准和改进版的算法逻辑。要直接跑程序也可以,压缩包里有Apriori.exe和MyApriori.exe,点一下就能试,省了编译的事儿。
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Apriori 算法是关联规则挖掘中的经典之作,尤其在大数据中还是蛮实用的。简单来说,它通过频繁项集来找出数据中的潜在规律,比如在超市购物篮中,顾客如果购买了尿布,还会买啤酒。这个算法通过迭代生成频繁项集,再从中挖掘强关联规则,是商业决策、市场等领域的重要工具。虽然它需要多次扫描数据,效率上有点挑战,但通过一些优化手段,还是能发挥大的作用。想要深入理解 Apriori,相关代码和数据集会对你有大哦。
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Apriori算法Apriori算法是关联规则数据挖掘算法的代表,它使用迭代的方法生成候选频繁项集,并使用支持度和置信度阈值来过滤非频繁项集。
Apriori算法的改进Apriori算法的改进版本包括:- FP-Growth算法:使用了一种基于FP树的数据结构,可以更高效地生成频繁项集。- Eclat算法:采用了一种基于集合论的方法,可以并行生成频繁项集。- PrefixSpan算法:专用于序列数据,可以发现序列模式。
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关联规则算法数据集关联规则挖掘辅助数据
数据挖掘的老朋友——关联规则算法数据集.xlsx,真是挖关联规则的好帮手。格式干净、字段清晰,导入工具像Pandas或Excel都毫无压力。适合跑Apriori这种经典算法,想练手、做实验、写教程都挺方便的。
Apriori 算法的数据嘛,重点就是事务项集要规整,这个表格已经给你好八成了。你只需要读进去,转换成列表或DataFrame,一键喂给算法跑就行,响应也快,逻辑也直。
如果你正好在做关联规则的入门练习,或者准备课设、Demo,这个文件真挺省事的。数据量不大不小,适合本地跑也适合丢进Colab调试。
我之前在讲Apriori和FP-growth的时候也用过类似格式的数据集,效果还不错。用
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Apriori关联规则挖掘算法原理
频繁项集挖掘里的老熟人——Apriori 算法,原理不难,主要靠“多扫几遍+剪一剪”的套路来搞定。它的思路挺朴实的,先找到 1 项集,一步步扩展成 2 项、3 项……中间还得靠连接和剪枝两个关键动作,效率虽然比不上 FP-Growth 那种爆裂选手,但胜在逻辑清晰,容易理解。
Apriori 算法的核心就是通过不停扫数据库,统计各个项集的支持度,把那些达不到要求的项砍掉,继续扩展更大的项集。比如你要找出经常一起买的商品组合,那它就挺适合,尤其数据不算太大的时候。
它的连接规则也挺有意思,像在玩拼积木:两个项集前 k-1 项一样,就能拼成 k 项集。拼完之后还得过剪枝这关,不符合支持度阈值的统统
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