一种基于布尔矩阵约简的关联规则挖掘算法

摘要

本发明针对传统的Apriori算法存在的固有缺点，提出了一种基于布尔矩阵约简的关联规则挖掘算法。本算法将事务数据库转换为布尔矩阵，并在矩阵最后增加一行两列，用来记录相同事务的个数和矩阵行与列中1的个数。将矩阵各列元素按支持数大小升序排列，若某项的支持数大于最小支持数，则将该列向量继续保留在矩阵中；否则，删除该项所对应的矩阵列，剩下的元素组合而成的集合则是频繁k‑项集。该算法通过压缩布尔矩阵生成频繁k‑项集，挖掘过程中只需扫描一次数据库，简化了频繁项集的生成过程，提高了算法的运行效率。同时，实验结果证明该算法比传统的Apriori算法具有更好的性能，避免了Apriori算法复杂的剪枝过程，能够有效减少扫描次数，降低了算法运行时间。