Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。
Apriori算法
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挑战：
频繁扫描事务数据库
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候选项支持度计数工作量巨大
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减少事务数据库扫描次数
缩减候选项数量
简化候选项支持度计数
改进方法：
包括散列、划分、抽样等。
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