2021-09-14Apriori 算法是基于关联规则的高效数 据挖掘算法
数据挖掘方法主要包括关联规则挖掘、数据分类挖 掘、聚类挖掘等，Apriori 算法是基于关联规则的高效数 据挖掘算法，为便于后续开展 Apriori 算法，分析关联规 则相关定义如下： 设所需挖掘项集合为 I = { i1 , i2 ,⋯, im }
，读者借阅数 据库中数据集合 S为挖掘任务相关，事务 T为项的集合， 设 A ⊆ I。所有事务均具有一个 TID 标志符号，当 A 为其 中一个项集时，A 属于事务 T 且仅满足 A ⊆ I 时，关联规 则为蕴含式 A ⇒ B，且满足 A ⋂ B =∅。 置信度：置信度即关联规则中“值得信赖性”。当 A 与 B 均为项集时，项集 A 与项集 B 针对事务集 S 具有以 下关系：A ∈ S，B ∈ S，A ⋂ B =∅，则 A ⇒ B的置信度为：具 有项集 A与项集 B的元组数/具有项集 A的元组数。 支持度：关联规则中的支持度体现项集A与项集B在 相同时间内出现在事务中的概率[5] 。则 A ⇒ B 的支持度 为：具有项集 A与项集 B的元组数/所有元祖数量之和。 强关联规则：在所有事物集合中挖掘强关联规则 即数据挖掘中的关联规则[6] 。设关联规则中最小支持 度阈值与最小置信度阈值分别为 min_sup 与 min_conf。 若 属 于 事 物 集 合 T 内 的 A ⇒ B 符 合 Support( A ⇒ B ) ≥ min_sup 且 同 时 符 合 Confidence ( A ⇒ B ) ≥ min_conf，则事物集合 T 中的强关 联规则为 A ⇒ B。 传统 Apriori 算法虽然可以挖掘数据库中的强关联 规则，但是存在数据库扫描次数过多以及候选项集数量 过大导致运算过慢等性能缺陷[7] 。关联规则中的 Apriori 数据挖掘算法实质是从数据库中挖掘支持度大于最小支 持度阈值以及置信度大于最小置信度阈值的强关联规
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