一种基于深度剪枝策略的关联规则挖掘方法

摘要

本发明是一种基于深度剪枝策略的关联规则挖掘方法，用于对大数据集进行关联规则挖掘。本方法借鉴了基于压缩矩阵的Apriori算法的思想，对1‑频繁项集并不按照支持度计数进行排序，而是直接按照值大小对布尔矩阵内的向量进行排序，以确定之后的频繁项集连接的相对顺序；对k‑频繁项集根据事务长度进行压缩，删掉长度小于k的事务；根据项跟位置关系对k‑频繁项集进行剪枝，对于首项为I的k‑频繁项集的前k‑1项，位置在i的项出现的次数必须大于等于k‑i。本发明相对于MTCA算法，处理时间要短很多，并且在支持度较低的情况下比Apriori标准方法节约大量的时间，从大数据集获取关联规则的效率更高。