关联规则中Apriori算法的研究与改进的中期报告

关联规则中Apriori算法的研究与改进的中期报告一、研究背景Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，主要用于挖掘数据集中的关联规则。该算法的基本思想是利用频繁项集的性质来减少搜索空间，从而提高算法效率。然而，Apriori算法存在一些缺点，如不适用于数据集中稀疏项集的挖掘、候选项集生成过程中存在大量的扫描和计算等，所以在实际应用中可能面临着一些困难和挑战。因此，有必要对Apriori算法进行研究和改进，以满足实际应用的需要。二、研究内容本次中期报告的主要研究内容包括：1.Apriori算法中候选项集生成过程的优化候选项集生成是Apriori算法的核心步骤之一，同时也是时间和空间开销最大的步骤。目前已有一些研究对该过程进行了优化，如FP-growth等。本次研究将从以下方面对候选项集生成过程进行优化：（1）减少扫描次数。候选项集生成过程中需要反复扫描数据集，因此可以通过对数据集进行预处理、采用数据压缩技术等方式来减少扫描次数。（2）采用多线程并行计算。候选项集生成计算是一个比较简单的计算任务，可以采用多线程并行计算来加快计算速度。（3）使用GPU加速。候选项集生成过程中大量的计算可以通过GPU等硬件设备来加速。2.Apriori算法的改进Apriori算法是一种基于频繁项集挖掘的算法，其主要瓶颈在于候选项集生成和频繁项集计算。由于其依赖性比较强，因此改进难度比较大。本次研究将从以下方面对Apriori算法进行改进：（1）改进候选项集生成过程。通过挖掘频繁子项集来生成候选项集，从而减少候选项集的数量。（2）改进频繁项集计算过程。采用增量式计算方法来计算频繁项集，可以避免重复计算。（3）结合其他算法进行改进。将Apriori算法与其他算法结合使用，如FP-growth等，可以提高算法效率。三、研究计划本次研究计划分为以下几个阶段：1.研究Apriori算法及其优化方法，阅读相关文献，了解算法的基本思想和流程；2.分析Apriori算法的缺陷和不足，提出改进的思路和方法；3.实现改进后的Apriori算法，进行实验验证，并与原始算法进行比较分析；4.对实验结果进行分析和总结，撰写毕业论文。四、参考文献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.