19、FPGA-Based Hardware Accelerators for Apriori Algorithm

FPGA-Based Hardware Accelerators for Apriori Algorithm

1 Apriori算法的基本原理及其应用场景

Apriori算法是一种用于关联规则学习的经典算法，广泛应用于数据挖掘领域。它主要用于发现大型数据集中项集之间的频繁共现关系。该算法基于这样一个假设：如果一个项集是频繁的，那么它的所有子集也必然是频繁的。Apriori算法通过迭代生成候选频繁项集，并通过扫描数据库来验证这些候选项集是否确实频繁。

1.1 Apriori算法的步骤

Apriori算法的主要步骤如下：

1. 初始化 ：设定最小支持度阈值（min_support），并扫描数据库以找出所有频繁1项集（Frequent 1-itemsets）。
2. 候选生成 ：通过频繁项集生成新的候选项集（Candidate itemsets）。例如，通过频繁2项集生成频繁3项集。
3. 支持度计算 ：扫描数据库以计算每个候选项集的支持度。
4. 剪枝 ：去除那些不满足最小支持度阈值的候选项集。
5. 重复步骤2至4 ，直到不能再生成新的候选项集为止。
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