关联规则apriori算法的应用

关联规则中Apriori算法的创新研究

摘要：在关联规则理论的基础上，通过对现有算法的效率分析，在原有Apriori关联规则挖掘算法的基础上，从减少事务数据库中扫描记录量入手，提出一个改进的快速关联规则挖掘算法Fast_Apriori。利用候选项集和频繁项集中的结果对数据库中的记录进行筛选，对不包含候选项集中任何项集的记录和不包含在候选项集中的事物记录直接删除，减少扫描的记录数，提高整个算法的效率。

关键词：关联规则 Apriori算法 候选项集 频繁项集 中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）04-0133-02

在关联规则的各种挖掘算法研究中，主要集中在产生频繁项集的这一挖掘步骤。在众多算法中，Apriori算法最为著名，它是Agrawal等人在1994年提出的，该算法首次将关联规则挖掘理论运用在现实应用系统中。Apriori算法使用了一种逐层迭代的宽度优先搜索策略，由满足一定频度的项集来构造可能是下一个满足频度的项集的候选项集，根据设定的最小支持度计数筛选出频繁项集。

Apriori算法基本思想就是发现频繁项集，然后找出频繁项集中的关联性更强的规则。找到频

关联规则中Apriori算法的创新研究

摘要：在关联规则理论的基础上，通过对现有算法的效率分析，在原有Apriori关联规则挖掘算法的基础上，从减少事务数据库中扫描记录量入手，提出一个改进的快速关联规则挖掘算法Fast_Apriori。利用候选项集和频繁项集中的结果对数据库中的记录进行筛选，对不包含候选项集中任何项集的记录和不包含在候选项集中的事物记录直接删除，减少扫描的记录数，提高整个算法的效率。

关键词：关联规则 Apriori算法 候选项集 频繁项集 中图分类号：TP311.13 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2014）04-0133-02

在关联规则的各种挖掘算法研究中，主要集中在产生频繁项集的这一挖掘步骤。在众多算法中，Apriori算法最为著名，它是Agrawal等人在1994年提出的，该算法首次将关联规则挖掘理论运用在现实应用系统中。Apriori算法使用了一种逐层迭代的宽度优先搜索策略，由满足一定频度的项集来构造可能是下一个满足频度的项集的候选项集，根据设定的最小支持度计数筛选出频繁项集。

Apriori算法基本思想就是发现频繁项集，然后找出频繁项集中的关联性更强的规则。找到频

基于关联规则的数据挖掘算法研究

北京工业大学硕士学位论文

基于关联规则的数据挖掘算法研究

姓名：安颖申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：毛国君

20090201

基于关联规则的数据挖掘算法研究

摘要

摘要

数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容。关联规则描述了给定数据项集之间的有趣联系。目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其变形。针对Ａｐｆｉｏｆｉ算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文提出了两种改进的Ａｐｆｉｏｆｉ算法，它们能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。本文主要工作包括以下几个方面。

１、本文首先概述了数据挖掘理论和发展，以及主要的数据挖掘技术；然后研究了关联规则挖掘的步骤。对经典的Ａｐｒｉｏｒｉ算法做了全面的分析并指出算法的不足。

２、

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种基于事务标号集的Ａｐｒｉｏｒｉ改进

ｏｎ

算法——ＢＴＡ（Ｂａｓｅｄ

ＴＩＤｓｅｔｓ

Ａｐｒｉｏｒｉ）算法。ＢＴＡ算法的特点在于：在首次扫描

数据库生成候选卜项集的同时，记住包含每一个项集的事务标识符ＴＩＤ集合。这样，只要统计候选项集所对应的ＴＩ

基于关联规则的数据挖掘算法研究

北京工业大学硕士学位论文

基于关联规则的数据挖掘算法研究

姓名：安颖申请学位级别：硕士专业：计算机应用技术指导教师：毛国君

20090201

基于关联规则的数据挖掘算法研究

摘要

摘要

数据挖掘是当今人工智能和数据库研究方面最富活力的领域。关联规则是数据挖掘的一个主要研究内容。关联规则描述了给定数据项集之间的有趣联系。目前，已经提出了许多挖掘关联规则的算法，其中最著名的是Ａｐｒｉｏｒｉ算法及其变形。针对Ａｐｆｉｏｆｉ算法中频繁项集产生效率低和产生无用规则、丢失有用规则两个核心问题，本文提出了两种改进的Ａｐｆｉｏｆｉ算法，它们能有效提高频繁集的产生效率和产生更为合理的关联规则。本文主要工作包括以下几个方面。

１、本文首先概述了数据挖掘理论和发展，以及主要的数据挖掘技术；然后研究了关联规则挖掘的步骤。对经典的Ａｐｒｉｏｒｉ算法做了全面的分析并指出算法的不足。

２、

针对Ａｐｒｉｏｒｉ算法的不足，提出了一种基于事务标号集的Ａｐｒｉｏｒｉ改进

ｏｎ

算法——ＢＴＡ（Ｂａｓｅｄ

ＴＩＤｓｅｔｓ

Ａｐｒｉｏｒｉ）算法。ＢＴＡ算法的特点在于：在首次扫描

数据库生成候选卜项集的同时，记住包含每一个项集的事务标识符ＴＩＤ集合。这样，只要统计候选项集所对应的ＴＩ

一、 实验背景

Apriori算法广泛应用于商业中，应用于消费市场价格分析中，它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响。通过数据挖掘，市场商人可以瞄准目标客户，采用个人股票行市、最新信息、特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段，从而极大地减少广告预算和增加收入。百货商场、超市和一些老字型大小的零售店也在进行数据挖掘，以便猜测这些年来顾客的消费习惯。

二、实验目的

1.加强对Apriori算法的理解

2.提高分析解决问题 3.实践编程的能力

三、实验环境及工具

1.硬件环境:网络环境中的微型计算机 2.软件环境:Windows操作系统 3.编程语言:Java

4.数据库引擎:SQL Server 2014

四、Apriori算法思想

Apriori算法是一个挖掘关联规则的算法，是Agrawal等设计的一个基本算法，这是一个采用两阶段挖掘的思想，并且是基于多次扫描事务数据库来执行的。

Apriori算法的设计可以分解为两步骤来执行挖掘： a)从事务数据库（D）中挖掘出所有频繁项集。

支持度大于给定最小支持度minSup的项目集称为频繁项目集（Frequent ItemCollection）。首先需要挖掘出频繁1-项集；然后，继

模式识别

关联规则挖掘算法学习报告

专业：班级：姓名：学号：

电子信息工程 10-2 范琳琳 201016050203

模式识别

摘要：如何在海量的数据中，挖掘其中隐藏的、人们感兴趣的知识，已经成为了一个研究的热点。apriori算法是目前使用最为广泛的关联规则挖掘算法，本文就其算法实现的流程以及具体的实现进行研究。 关键词：数据挖掘；关联规则挖掘；apriori算法 中图分类号：tp309 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 (2011) 23-0000-02 apriori association rule mining algorithm nan zhihai,sun yong

(school of computer science&technology,soochow university,suzhou 215006,china)

abstract:how to vast amounts of data,mining the hidden,people are interested in knowledge,has become a resea

足球运动是一项复杂的团体项目,其枝战术打法具有很强的可研究性,能否从一些比赛中分析挖掘出有用的技战术信息,对于提高足球竞技水平至关重要。该文提出了一个用于足球技战术分析的数据模型,并通过对数据挖掘的关联规则中Apriofi算法的一些改进.将其运用到足球技战术数据挖掘中,探索井解决球队的“最佳组合球员”的问题,具有一定的实际应用价值。

I SS N 1 009 3044 -

E male u@cc .e.n— i d f e en t : c ht:ww d z.e.n t/ w.n sn t p/ eT h 8— 5— 6 0 6 5 9 94 e+ 6 5 5 9 9 3 1 6O 6

Co mpue n wld e a d T c n lg t rK o e g n e h oo y电脑知识与技术Vo ., . 1 16 No 3,No e e 01,P . 8 5 8 3 v mb r2 0 P 8 3— 8 7

Ap ir算法在足球技战术分析中的应用 r i o潘昌 磊(同济大学计算机科学与技术系，海 2 1 0 )上 0 8 4

摘要：球运动是一项复杂的团体项目，足其枝战术打法具有很强的可研究性，否从一些比赛中分析挖掘出有用的技

数据挖掘—关联规则与决策树的应用

关联规则的概念 关联规则用来发现在同一事件中出现的不 同项的相关性，即找出事务中频繁发生的 项或属性的所有子集，以及项目之间的相 互关联性。 关联规则就是形如XY的逻辑蕴含关系，其 中XI,YI且XY=Φ,X称作规则的前件，Y是 结果，对于关联规则XY,存在支持度和信 任度。关联规则就是支持度和信任度分别 满足用户给定阈值的规则。

关联规则的分类 基于关联规则中处理的变量的类别，可以 分为布尔型和数值型两种。 基于规则中数据的抽象层次分类，可以分 为单层关联规则和多层关联规则。

关联规则的分类 基于模式与规则之间的相互关系分类，可 以分为完全频繁模式挖掘、最大频繁模式 挖掘和闭合频繁模式挖掘。 基于规则中涉及到的数据的维数分类，关 联规则可以分为单维的和多维的。 基于模式与规则之间的相互关系分类，可 以分为完全频繁模式挖掘、最大频繁模式 挖掘和闭合频繁模式挖掘。

关联规则的算法 1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾 客交易数据中项目集间的关联规则问题， 其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算 法。该关联规则在分类上属于单维、单层 及布尔关联规则，典型的算法是Aprior算 法。

Ap

数据挖掘—关联规则与决策树的应用

关联规则的概念 关联规则用来发现在同一事件中出现的不 同项的相关性，即找出事务中频繁发生的 项或属性的所有子集，以及项目之间的相 互关联性。 关联规则就是形如XY的逻辑蕴含关系，其 中XI,YI且XY=Φ,X称作规则的前件，Y是 结果，对于关联规则XY,存在支持度和信 任度。关联规则就是支持度和信任度分别 满足用户给定阈值的规则。

关联规则的分类 基于关联规则中处理的变量的类别，可以 分为布尔型和数值型两种。 基于规则中数据的抽象层次分类，可以分 为单层关联规则和多层关联规则。

关联规则的分类 基于模式与规则之间的相互关系分类，可 以分为完全频繁模式挖掘、最大频繁模式 挖掘和闭合频繁模式挖掘。 基于规则中涉及到的数据的维数分类，关 联规则可以分为单维的和多维的。 基于模式与规则之间的相互关系分类，可 以分为完全频繁模式挖掘、最大频繁模式 挖掘和闭合频繁模式挖掘。

关联规则的算法 1993年,R.Agrawal等人首次提出了挖掘顾 客交易数据中项目集间的关联规则问题， 其核心是基于两阶段频繁集思想的递推算 法。该关联规则在分类上属于单维、单层 及布尔关联规则，典型的算法是Aprior算 法。

Ap

题 目学生姓名学生学号专业班级指导教师

Apriori算法实现

2014-12-27

实验一 Apriori算法实现

一、 实验目的

1. 加强对Apriori算法的理解；

2. 锻炼分析问题、解决问题并动手实践的能力。

二、 实验要求

使用一种你熟悉的程序设计语言，如C++或Java，实现Apriori算法，至少在两种不同的数据集上比较算法的性能。

三、 实验环境

Win7 旗舰版 + Visual Studio 2010 语言：C++

四、 算法描述

1、 Apriori算法说明

在Apriori算法中，寻找频繁项集的基本思想是：

A. 简单统计所有含一个元素项目集出现的频率，找出不小于最小支持度的

项目集, 即频繁项集；

B. 从第二步开始，循环处理直到再没有最大项目集生成。循环过程是: 第

k步中, 根据第k-1步生成的频繁(k-1)项集产生侯选k项集。根据候选k项集，算出候选k项集支持度，并与最小支持度比较, 找到频繁k项集。 下文中遇到的以下符号,分别代表相应的内容 k-itemset k项集

Lk 频繁k项集 Ck 侯选k项集

2、 Apriori算法描述

数据结构说明

double minsup; //设置最