关联规则挖掘最小支持度阀值设定的优化算法研究

摘要

为了解决在关联规则挖掘Apriori算法中最小支持度阀值设定较难或设定不适当的问题,基于事务普遍具有统计规律性的前提,设计了平均值调整优化的算法.为支持度和预选率划分不同区间,利用平均值进行最小支持度阀值的微调.对于不同分布特征的事务数据库,该方法比原先设定阀值都能取得更适中和更好的频繁项集结果,同时不会产生过大的性能开销.