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序列模式挖掘中类Apriori算法的改进研究的中期报告
一、研究目标
本研究旨在针对序列模式挖掘中经典算法Apriori的限制，提出一种改进型算法，以提高序列模式挖掘的效率和准确性。具体来说，本研究将重点关注以下方面：
1.分析Apriori算法的优缺点，探究其受限的原因；
2.提出一种基于分段的类Apriori算法改进方案，旨在缩短算法执行时间并提高挖掘结果的准确性；
3.借助已有的序列数据集，通过对比验证比较算法效果。
二、研究内容
1.Apriori算法的优缺点分析
（1）优点
Apriori算法是序列模式挖掘中常用的算法之一，具有常见的关联规则算法的优点，包括简单易用、可解释性强等。
（2）缺点
Apriori算法在处理大规模数据时，需要频繁地扫描数据库，因此其常用的操作是计算每个单一项集出现的频率，并基于此计算出其它项集的支持度。这样的操作在规模较大的数据集中将会带来严重的效率问题。
2.基于分段的类Apriori算法改进方案
针对Apriori算法的局限性，本研究提出一种基于分段的类Apriori算法改进方案。该方案大致可分为以下几个步骤：
（1）对原始数据进行划分，将数据集分为多个相等大小的子集；
（2）在每个子集中，针对单一项集进行频率计算，并剪枝得到每个子集中的频繁项集；
（3）将所有子集的频繁项集合并，并再次进行剪枝，得到最终的频繁项集。
3.算法效果验证
本研究将通过已有的序列数据集进行算法效果验证。具体来说，将使用UCI数据集中的“BMS-POS”数据集进行测试，将比较传统的Apriori算法和本研究提出的基于分段的类Apriori算法的执行效率和结果准确性。
三、预期成果
本研究的预期成果将包括以下几个方面：
1.分析Apriori算法的优缺点，探究其受限的原因，以便更好地指导改进型算法的设计。
2.提出一种基于分段的类Apriori算法改进方案，能够在减少算法执行时间的同时，提高挖掘结果的准确性。
3.通过数据测试，评估改进算法的实用性、准确性和可扩展性。