关联规则挖掘算法的研究与改进的综述报告.docx

关联规则挖掘算法的研究与改进的综述报告
关联规则挖掘是一种数据挖掘方法，旨在对数据集进行分析，从中发现数据项之间的关联规则，帮助用户进行决策或预测。本文将对关联规则挖掘算法的研究和改进进行综述，主要包括Apriori算法、FP-Growth算法和新兴的改进算法。
一、Apriori算法
Apriori算法是最早的关联规则挖掘算法。该算法通过扫描两次数据集实现了挖掘所有频繁项集的目标。首先，通过计算每个项的支持度，获得满足最小支持度阈值的频繁项集；其次，该算法使用漏斗方法将发现的频繁项集组合成更大的项集，并通过剪枝法去掉不满足最小支持度阈值的项集。Apriori算法具有一定的局限性，因为该算法需要扫描数据集两次，每次扫描的时间复杂度都是O(N)，因此对于大规模数据集来说，算法效率较低。
二、FP-Growth算法
为了克服Apriori算法的缺陷，FP-Growth算法应运而生。FP-Growth算法是基于FP树的一种频繁项集挖掘算法，可以高效地对大规模数据集进行挖掘。该算法将数据集压缩到一个FP树中，每个节点代表一个项，节点链接指向同一项的多个实例，从而可以很快地找到所有频繁项集。FP-Growth算法比Apriori算法快，因为它只需要单次扫描数据集。
三、改进算法
为了进一步提高关联规则挖掘的效率，研究人员提出了各种改进算法，这些算法主要涉及到以下两个方面。
1.基于预处理的算法
这类算法通常利用不同的技术（如取样、过滤）来降低数据集的规模，减少计算量。例如，采用分区技术将数据集拆分为多个子集，然后对每个子集应用FP-Growth算法，最后合并结果。在处理大规模数据集时，这种基于预处理的算法可以使计算时间大大缩短，同时还能保证结果的准确性。
2.基于并行计算的算法
另一种改进关联规则挖掘算法的方法是采用并行计算技术。这种方法需要分解问题以便并行计算，因此可以同时处理多个数据块。这种算法对于大规模数据集的挖掘非常有效，对于现代的多核和分布式计算机组织结构非常适用。
四、结论
总的来说，关联规则挖掘是一种有用的数据挖掘技术，对于商业决策、营销推广等领域具有广泛的应用价值。虽然Apriori算法是最早的关联规则挖掘算法，但FP-Growth算法以及一系列的改进算法可以更好的解决大规模数据集的挖掘问题。此外，大量的分布式算法和计算平台的丰富和发展，为进一步改进关联规则挖掘算法提供了更为广阔的发展前景。