改进关联规则发现的算法AprTidList方法解析

在关联规则算法中，提出了一种基于散列函数的改进方法。该方法采用一种新的散列函数，可以有效地减少散列冲突，提高散列效率。通过实验对比，改进后的散列方法可以显著提高关联规则算法的性能。

优化候选集计算：减少候选集数量，加快匹配速度。 改进项集数据结构：优化数据存储方式，提升查询效率。 中间状态检查：及早终止无效候选集的搜索，节省计算资源。 事务压缩：减少数据库访问次数和频率，加速挖掘过程。

关联规则知识点详解####一、关联规则概述1.1问题提出在日常生活中，我们经常会遇到一些看似无关的商品被放在一起销售的情况。比如啤酒和尿布这两种截然不同的商品，为什么会被商家放在一起呢？这是因为商家通过对销售数据的分析发现了一种现象：一些顾客在购买婴儿尿布的同时，也很可能会购买啤酒。进一步的研究表明，这种购买行为主要是由年轻父亲在执行家庭采购任务时所产生的。 1.2关联分析定义关联分析是一种数据挖掘技术，由R.Agrawal在1993年提出。它从数据集中发现不同属性之间的相互联系，即找到满足一定支持度和支持度阈值的关联规则。例如，通过分析超市销售数据，我们可以发现“购买床单的顾客有80%的概率也会购买枕套”这样的关联规则。这种发现对于优化商品布局、提高销售效率等方面具有重要意义。 1.3关联规则的定义关联规则是一种无监督的机器学习方法，用于发现数据中的模式和联系。它通常表示为“如果A发生，则B发生的概率是多少”。例如，在超市事务数据中，我们可能会发现“如果顾客购买了苹果和咖啡，则他们购买黄油和甜甜圈的可能性较高”。 ####二、关联分析的应用场景2.1应用场景举例 - 优化货架布局:根据关联规则来调整商品的摆放位置，使得顾客能够更方便地找到想要购买的商品组合。 - 交叉销售:如果发现顾客在购买A商品时往往会同时购买B商品，那么可以在售卖A商品的地方提供B商品作为附加选择。 - 搜索推荐:在电商平台中，根据用户的搜索历史推荐相关商品。 - 异常检测:发现不符合常规的购买模式，从而识别潜在的问题或欺诈行为。 ####三、关联分析的基本概念3.1基本概念介绍 - 频繁项集:是指在数据集中出现频率超过一定阈值的项目集合。 - 客户编号:用来唯一标识一个事务。 - 项目集:即某个事务中包含的商品集合。 ####四、Apriori算法4.1 Apriori算法概述 Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，主要用于寻找频繁项集。它的核心思想是利用了频繁项集的性质——Apriori属性：如果一个项集是非频繁的，那么它的所有超集也是非频繁的。 4.2 Apriori属性 Apriori算法利用了以下步骤： 1. 初始化:扫描数据库，获取所有

这些论文系统地介绍了数据挖掘技术，特别是关联规则挖掘算法及其改进技术，具有重要的参考价值。

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

以关联规则 A  C 为例，深入解读其支持度和置信度： 支持度 (Support): 衡量规则 A  C 在所有交易中出现的频率。 计算公式：support(A  C) = support({A, C}) = 50% 解读：意味着在所有交易中，同时包含 A 和 C 的交易占 50%。 置信度 (Confidence): 衡量在包含 A 的交易中，也包含 C 的交易的比例。 计算公式：confidence(A  C) = support({A, C}) / support({A}) = 66.6% 解读：意味着在所有包含 A 的交易中，有 66.6% 的交易也包含 C。 Apriori 算法原理： Apriori 算法基于一个关键思想：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。 示例应用： 最小支持度： 50% 最小置信度： 50%

关联规则挖掘分为两个步骤：第一步，找出所有频繁项集，这些项集的频繁性至少和预定义的最小支持计数一致。第二步，由频繁项集生成强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小置信度。

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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