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1、1本科生毕业设计(论文)题目：基于映射和逻辑运算的Apriori算法优化MappingandlogiccomputingbasedonimprovedAprioriAlgorithm教学单位：姓名：学号：6年级：专业：软件工程指导教师：职称：讲师2010年5月1日24基于映射和逻辑运算的Apriori算法的优化目录摘要IIABSTRACTIII第一章绪论11.1本文研究背景11.2本文的研究目的及工作1第二章关联规则传统APRIORI算法22关联规则22.1Apriori算法32.2Apriori算法PAD42.3Apriori算法优点及问题5第三章改进的APRIORI算法63.0Aprior
2、i算法的强关联规则-以购物篮系统为例63.1改进的基于映射和逻辑运算的Apriori算法63.2改进Apriori算法示例与分析93.3算法分析19第四章总结与展望224.1总结224.2展望22参考文献23致谢2424基于映射和逻辑运算的Apriori算法的优化摘要[摘要]关联规则是数据挖掘研究的一个重要分支，其反映了海量数据间的有意义的关联。而Apriori算法作为最经典的算法之一备受推崇的同时也存在着如下问题：多次扫描数据库，候选集巨大，时间和空间复杂度过高等。针对这一问题，本文在分析传统Apriori算法后，提出了基于映射和逻辑运算改进的Apriori算法，该改进算法大大提高了数据挖掘
3、的效率。[关键词]Apriori关联规则数据挖掘24基于映射和逻辑运算的Apriori算法的优化ABSTRACT[ABSTRACT]AssociationrulesisanimportantbranchofDatamining,whichreflectsameaningfulassociationinmassdata.TheApriorialgorithmisoneofthemosthighlyregardedclassicalalgorithms,whiletherearealsosomequestionssuchas:multiplescansofdatabase,colossalcand
4、idatesets,hightimeandspacecomplexity.Tosolvethisproblem,thispaperpresentsanimprovedApriorialgorithmthatisbasedonmappingandlogiccomputingafterintroducingandanalyzingtraditionalApriorialgorithm.ThealgorithmcansignificantlyimproveefficiencyofApriorialgorithm.[KEYWORDS]AprioriAssociation-rulesData-minin
5、g24基于映射和逻辑运算的Apriori算法的优化第一章绪论1.1本文研究背景数据挖掘是一种从大量数据中提取出隐含的、未知的、潜在的和有用的信息的过程。数据挖掘技术和数据库知识发现（KnowledgeDiscoveryinDatabase，KDD）都是近年来随着数据库技术、人工智能技术，以及计算机科学技术的发展而出现的一种全新信息技术。本文以商场购物篮系统为研究背景，利用Apriori算法挖掘出客户购买商品种类之间的强关联规则，由此来达到了解客户购买习惯，进而使商家可以使销售策略有章可循来达到利润的突破。1.2本文的研究目的及工作本文研究工作源于上述背景，对传统的关联规则算法Apriori进行
6、研究分析,在此基础上对传统算法进行优化，同时Code实现改进的Apriori算法，验证其有效性。本文主要工作：（1）介绍关联规则以及相关概念。（2）介绍传统Apriori算法并分析其缺陷。（3）通过对Apriori算法的性质研究针对其缺陷优化，并给出严格的数学论证。（4）设计出优化的算法，并编码实现。（5）对其性能进行算法分析。24基于映射和逻辑运算的Apriori算法的优化第二章关联规则传统Apriori算法2关联规则设D是交易(transaction)T的集合，D={t1,t2,t3..tn}，这里交易T是项的集合，可以表述为：T={t1,t2,…,tp}并且T⊆D。T中的元素ij={j=
7、1,2,…,p}称为项。对应每一个交易有唯一的标识交易号，记作TID。设I={i1,i2,…,im}是数据集中所有项的集合，I中的任何子集称为项目集(itemset)，记项的个数
8、X
9、=K，则称集合X为K-项集。设tk和X分别为D中的事务和项目集，如果X⊆tk，称事务tk包含项目集X。项目集X的支持度为support(X),若support(X)不小于用户指定的最小支持度(记作：minsuppor
