一种改进的Apriori挖掘关联规则算法

摘要

关联规则挖掘可以发现大量数据中项集之间有趣的联系,并已在许多领域得到了广泛的应用.但传统关联规则挖掘很少考虑数据项的重要程度,这些算法认为每个数据对规则的重要性相同,实际挖掘的结果不是很理想.为了挖掘出更具有价值的规则,文中提出了一种加权的关联规则算法,即用频度和利润来标识该项的重要性,然后对经典Ariori算法进行改进.最后用实例对改进后算法进行验证,结果证明改进后算法是合理有效的,能够挖掘出更具价值的信息.