關聯規(guī)則中Apriori算法的研究與改進的中期報告

關聯規(guī)則中Apriori算法的研究與改進的中期報告一、研究背景Apriori算法是一種經典的數據挖掘算法，主要用于挖掘數據集中的關聯規(guī)則。該算法的基本思想是利用頻繁項集的性質來減少搜索空間，從而提高算法效率。然而，Apriori算法存在一些缺點，如不適用于數據集中稀疏項集的挖掘、候選項集生成過程中存在大量的掃描和計算等，所以在實際應用中可能面臨著一些困難和挑戰(zhàn)。因此，有必要對Apriori算法進行研究和改進，以滿足實際應用的需要。二、研究內容本次中期報告的主要研究內容包括：1.Apriori算法中候選項集生成過程的優(yōu)化候選項集生成是Apriori算法的核心步驟之一，同時也是時間和空間開銷最大的步驟。目前已有一些研究對該過程進行了優(yōu)化，如FP-growth等。本次研究將從以下方面對候選項集生成過程進行優(yōu)化：（1）減少掃描次數。候選項集生成過程中需要反復掃描數據集，因此可以通過對數據集進行預處理、采用數據壓縮技術等方式來減少掃描次數。（2）采用多線程并行計算。候選項集生成計算是一個比較簡單的計算任務，可以采用多線程并行計算來加快計算速度。（3）使用GPU加速。候選項集生成過程中大量的計算可以通過GPU等硬件設備來加速。2.Apriori算法的改進Apriori算法是一種基于頻繁項集挖掘的算法，其主要瓶頸在于候選項集生成和頻繁項集計算。由于其依賴性比較強，因此改進難度比較大。本次研究將從以下方面對Apriori算法進行改進：（1）改進候選項集生成過程。通過挖掘頻繁子項集來生成候選項集，從而減少候選項集的數量。（2）改進頻繁項集計算過程。采用增量式計算方法來計算頻繁項集，可以避免重復計算。（3）結合其他算法進行改進。將Apriori算法與其他算法結合使用，如FP-growth等，可以提高算法效率。三、研究計劃本次研究計劃分為以下幾個階段：1.研究Apriori算法及其優(yōu)化方法，閱讀相關文獻，了解算法的基本思想和流程；2.分析Apriori算法的缺陷和不足，提出改進的思路和方法；3.實現改進后的Apriori算法，進行實驗驗證，并與原始算法進行比較分析；4.對實驗結果進行分析和總結，撰寫畢業(yè)論文。四、參考文獻1.Agrawal,R.,Srikant,R.(1994).Fastalgorithmsforminingassociationrules.InProceedingsofthe20thInternationalConferenceonVeryLargeDataBases(VLDB),Santiago,Chile(pp.487-499).2.Han,J.,Pei,J.,Yin,Y.(2000).Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration.InProceedingsoftheACMSIGMODConferenceonManagementofData(pp.1-12).3.Liu,B.,Hsu,W.,Ma,Y.(1999).Integratingclassificationandassociationrulemining.InProceedingsofthe4thInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining(KDD)(pp.80-86).4.Park,J.S.,Chen,M.S.(1995).Distributedalgorithmsforminingassociationrules.InProceedingsoftheACMSIGMODConferenceonManagementofData(pp.201-212).5.Savasere,A.,Omiecinski,E.,Navathe,S.(1995).Anefficientalgorithmforminingassociationrulesinlargedatabases.