关联规则挖掘Apriori算法综述
文献综述
课程名称：
科技写作与文献检索
完成题目：关联规则挖掘Apriori算法综述
专业班级：
姓名：
学号
完成时间：
批阅时间：
指导教师：
成绩
f关联规则挖掘Apriori算法综述
关联规则挖掘Apriori算法综述
摘要：关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务，随着大量数据不停的收集和存储，从数据库中挖掘关联规则变得极为重要。关联规则挖掘Apriori算法是关联规则挖掘中的一种经典算法。为此本文对国内外有关Apriori算法的研究现状、算法的原理、优化算法的思想进行了探讨，综述了Apriori算法的主要优化方法并指出了Apriori算法在实际中的应用领域，提出了未Apriori算法的研究方向和应用发展趋势。关键词：关联规则数据挖掘；Apriori算法；综述Abstract：Theassociativerulemi
i
gtech
iqueisa
importa
ttech
iquei
datami
i
gresearch。Apriorialgorithmisaclassicalalgorithmofassociativerules。Howtodigouttherulesoftheassociateddatasetfromthedatabasei
theITdevelopme
tprocessisimporta
twithi
creasi
gofmassivedatacollectio
a
dstorageI
thispaperthepri
ciplesa
doptimizatio
ideaofApriorialgorithmarediscusseda
dseveralclassicaloptimizatio
algorithmsarea
alyzedatthesametime。Fi
allythetre
dsoffuturedevelopme
tareforecastedKeywords：associativerules；massivedata；optimizatio
developme
taltre
ds
1引言
数据挖掘也称数据库中的知识发现是指从大型数据库或数据仓库中提取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、事先未知的潜在有用信息提取的知识一般可表示为概念、规则、规律、
f关联规则挖掘Apriori算法综述
模式等形式［1］。大家知道如今已可以用数据库管理系统来存储数据，还可用机器学习的方法来分析数据和挖掘大量数据背后的知识，而这两者的结合就促成了数据挖掘技术的产生。数据挖掘是一门交叉性的学科涉及到机器学习、模式识别、归纳推理、统计学、数据库、数据可视化、高性能计算等多个领域
关联规则挖掘是数据挖掘中最活跃的研究方向之一，其本质是要找出隐藏在数据间的相互关系。Agrawal等于1993年设计了一个基本算法Apriori算法［2］，首先提出了挖掘顾客交易数据库中项集间的关联规则问题其核心方法是基于频集理论的递推方法以后诸多的研究人员对关联规则的挖掘问题进行了大量的研究。他们的工作包括对原有的算法进行优化，如引入随机采样、并行思想等以提高算法挖掘规则的效率；提出各种变体模型如泛化的关联规则、周期关联规则等，对关联规则的应用进行推广。关联规则挖掘作为数r