22、图书馆借阅数据挖掘与MIMO系统预编码设计

图书馆借阅数据挖掘与MIMO系统预编码设计

一、图书馆借阅数据挖掘：改进的Apriori算法

1.1 背景与意义

随着图书馆自动化程度的不断提高，各图书馆积累了大量的历史借阅数据。这些借阅信息具有极其重要的应用价值，通过分析这些信息，可以发现图书借阅过程中的关联规则，有助于产生合理的借阅推荐，提高图书馆资源利用率和读者满意度。关联规则挖掘能够通过对海量借阅数据的分析，找到数据之间的潜在联系，为科学决策提供支持。

目前，关联规则挖掘在图书馆领域已有一定应用，但经典的Apriori算法存在一些不足，如挖掘效率低、缺乏个性化服务等。为了提高挖掘效率，人们提出了多种改进方法，但仍存在一些问题，如内存开销大等。

1.2 Apriori-Hash算法

1.2.1 基本思想

Apriori-Hash算法旨在提高Apriori算法的效率，其基本思想如下：
- 获得频繁1项集L1后，使用哈希函数快速生成频繁2项集。
- 获得L1和L2后，利用它们修剪原始数据库，删除独立事务，进一步压缩存储空间，并根据事务宽度l为修剪后的数据库建立哈希表。哈希表宽度为M - 2（频繁1项集和频繁2项集无需加入哈希表），使用哈希函数h(l) = l mod (M - 2)将宽度为l的事务标识存储在哈希表相应节点链中，以便在统计支持度时直接通过哈希表中的事务标识快速找到数据库中的相应事务，避免重复扫描数据库，节省大量对比时间。
- 参考相关策略，通过迭代循环生成候选项集Ck和频繁项集Lk，直到|Lk| < k + 1（|Lk|表示Lk的元素数量）。

1.2.2 算法步骤