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基于矩阵的关联规则算法与Apriori算法的研究及改进的综述报告
摘要：
关联规则算法被广泛应用于数据挖掘领域，其中基于矩阵的关联规则算法和Apriori算法是两种常用的算法。本文对这两种算法进行了详细的介绍和比较，并对它们的局限性进行了分析。随后，针对这些局限性，提出了一些改进的方法，如FP-Growth算法、Eclat算法、Multi-RelationalApriori算法和ParallelApriori算法等。这些算法都在不同的方面进行了优化，提高了算法的效率和准确性，有利于更好地发掘数据中的关联规则。
关键词：关联规则算法；基于矩阵的关联规则算法；Apriori算法；算法改进
一、引言
关联规则算法是一种广泛应用于数据挖掘领域的算法，它可以发掘数据中的关联规则，对于预测和决策有着重要的作用。当前，基于矩阵的关联规则算法和Apriori算法是两种常用的关联规则算法。但是，这两种算法也存在一些问题和限制，如计算效率低、结果不准确等。为了克服这些问题和限制，又涌现了一些新的算法。因此，本文介绍了这两种常用的关联规则算法，分析了它们的局限性，并且介绍了一些改进方法，以期提高关联规则算法的效率和准确性。
二、基于矩阵的关联规则算法
基于矩阵的关联规则算法是一种基于矩阵的关联规则挖掘算法。该算法采用了矩阵分解的方法，可以将多维数据变换为二维矩阵，从而分析和挖掘其中的关联规则。该算法具有计算复杂度低的优点，但是，它也存在着一些缺点，如需要大量存储空间、需要调整参数等。
三、Apriori算法
Apriori算法是一种经典的关联规则算法，通过遍历数据集中的所有项集来发现频繁项集，并从频繁项集中，获得关联规则。该算法比较简单易懂，也比较易于实现，但是，由于需要遍历所有的项集，因此，其效率较低，尤其是在大规模数据集上运行的时候。
四、算法改进
为了解决上述算法中存在的问题和限制，近年来涌现了一批新的算法，如FP-Growth算法、Eclat算法、Multi-RelationalApriori算法和ParallelApriori算法等。
1、FP-Growth算法
FP-Growth算法是一种基于树结构的关联规则挖掘算法，它使用一种称为频繁模式树的结构来表示数据集，从而快速发现频繁项集。由于该算法不需要遍历所有候选项集，因此，它的运行速度比Apriori算法快得多。
2、Eclat算法
与FP-Growth算法类似，Eclat算法也是一种基于树结构的关联规则挖掘算法。该算法使用了垂直数据存储（verticaldataformat），将事务用项作为列来存储，从而加快了算法的计算速度。
3、Multi-RelationalApriori算法
Multi-RelationalApriori算法是一种针对多关系数据库的关联规则挖掘算法。传统的关联规则算法只能处理单个表格或二元关系，而Multi-RelationalApriori算法可以同时处理多个表格之间的关联规则，从而对于大规模的多关系数据库具有很好的适应性。
4、ParallelApriori算法
ParallelApriori算法是一种优化的Apriori算法，它将Apriori算法分为多个子任务，在多台计算机上并行处理，从而显著提升了算法的运行速度。
五、总结
本文介绍了关联规则算法中基于矩阵的关联规则算法和Apriori算法的原理与局限性，并介绍了四种改进方法。这些改进方法都是针对传统的关联规则算法中存在的问题与局限性的，能够有效地提高算法的效率和准确性，有利于更好地挖掘数据中的关联规则。