5、频繁模式挖掘算法概述

频繁模式挖掘算法概述

1. 关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要任务，旨在发现数据集中不同项目之间的关联关系。以下将介绍几种常见的关联规则挖掘算法及其优化策略。

1.1 Apriori算法

Apriori算法是一种经典的关联规则挖掘算法，其核心思想是通过逐层搜索的方式生成候选项集，并通过扫描数据库来计算每个候选项集的支持度，从而找出频繁项集。

• 算法执行树 ：Apriori算法的执行树展示了候选项集的生成过程。在该算法中，候选k - 模式是通过连接两个大小为(k - 1)的频繁项集生成的。例如，在第3层，模式{a, b, c}是通过连接{a, b}和{a, c}生成的。生成候选项集后，通过扫描数据库中的每个事务来计算模式的支持度，并确定频繁项集。
• 优化策略
  • AprioriTid和AprioriHybrid ：AprioriTid算法在第k阶段将每个事务替换为更短的事务或空事务。具体来说，将事务T中包含的Ck + 1中的k + 1 - 候选项集组成的集合R(T, Ck + 1)添加到新创建的事务数据库T′k中。如果R(T, Ck + 1)为空，则该事务可以从数据库中删除，因为它对支持度计数没有贡献。然而，在某些情况下，一个事务可能包含多个候选项集，这会增加算法的开销。因此，为了最大化整体效率，AprioriHybrid算法在早期迭代中不使用此优化，仅在后期迭代中应用。
  • 支持度推断 ：通过推断关键模式