關(guān)聯(lián)規(guī)則中Apriori算法的研究與改進(jìn)的中期報(bào)告

關(guān)聯(lián)規(guī)則中Apriori算法的研究與改進(jìn)的中期報(bào)告一、研究背景Apriori算法是一種經(jīng)典的數(shù)據(jù)挖掘算法，主要用于挖掘數(shù)據(jù)集中的關(guān)聯(lián)規(guī)則。該算法的基本思想是利用頻繁項(xiàng)集的性質(zhì)來(lái)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(diǎn)，如不適用于數(shù)據(jù)集中稀疏項(xiàng)集的挖掘、候選項(xiàng)集生成過(guò)程中存在大量的掃描和計(jì)算等，所以在實(shí)際應(yīng)用中可能面臨著一些困難和挑戰(zhàn)。因此，有必要對(duì)Apriori算法進(jìn)行研究和改進(jìn)，以滿足實(shí)際應(yīng)用的需要。二、研究?jī)?nèi)容本次中期報(bào)告的主要研究?jī)?nèi)容包括：1.Apriori算法中候選項(xiàng)集生成過(guò)程的優(yōu)化候選項(xiàng)集生成是Apriori算法的核心步驟之一，同時(shí)也是時(shí)間和空間開(kāi)銷最大的步驟。目前已有一些研究對(duì)該過(guò)程進(jìn)行了優(yōu)化，如FP-growth等。本次研究將從以下方面對(duì)候選項(xiàng)集生成過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化：（1）減少掃描次數(shù)。候選項(xiàng)集生成過(guò)程中需要反復(fù)掃描數(shù)據(jù)集，因此可以通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理、采用數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)等方式來(lái)減少掃描次數(shù)。（2）采用多線程并行計(jì)算。候選項(xiàng)集生成計(jì)算是一個(gè)比較簡(jiǎn)單的計(jì)算任務(wù)，可以采用多線程并行計(jì)算來(lái)加快計(jì)算速度。（3）使用GPU加速。候選項(xiàng)集生成過(guò)程中大量的計(jì)算可以通過(guò)GPU等硬件設(shè)備來(lái)加速。2.Apriori算法的改進(jìn)Apriori算法是一種基于頻繁項(xiàng)集挖掘的算法，其主要瓶頸在于候選項(xiàng)集生成和頻繁項(xiàng)集計(jì)算。由于其依賴性比較強(qiáng)，因此改進(jìn)難度比較大。本次研究將從以下方面對(duì)Apriori算法進(jìn)行改進(jìn)：（1）改進(jìn)候選項(xiàng)集生成過(guò)程。通過(guò)挖掘頻繁子項(xiàng)集來(lái)生成候選項(xiàng)集，從而減少候選項(xiàng)集的數(shù)量。（2）改進(jìn)頻繁項(xiàng)集計(jì)算過(guò)程。采用增量式計(jì)算方法來(lái)計(jì)算頻繁項(xiàng)集，可以避免重復(fù)計(jì)算。（3）結(jié)合其他算法進(jìn)行改進(jìn)。將Apriori算法與其他算法結(jié)合使用，如FP-growth等，可以提高算法效率。三、研究計(jì)劃本次研究計(jì)劃分為以下幾個(gè)階段：1.研究Apriori算法及其優(yōu)化方法，閱讀相關(guān)文獻(xiàn)，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(jìn)的思路和方法；3.實(shí)現(xiàn)改進(jìn)后的Apriori算法，進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，并與原始算法進(jìn)行比較分析；4.對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析和總結(jié)，撰寫(xiě)畢業(yè)論文。四、參考文獻(xiàn)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.