一种基于数据压缩Apriori算法的关联规则挖掘方法

摘要

一种基于数据压缩Apriori算法的关联规则挖掘方法，包括步骤：判断数据库中的事物记录条数N大于该数据库中所有数据项的所有可能的组合数M时，生成数据库项与该数据项数量的映射表DB_Map_Table；将该映射表DB_Map_Table中的所有健值对按照key的大小升序排列；使用Apriori算法生成I(I＞2)项候选集时，判断将要合并的两个频繁集中不同的项所组成的二项集是否为2项频繁集的子集，如果是，则将将要合并的两个频繁集的合集加入候选集。本发明的效果在于，减小了原有事务数据库的大小，减少了数据库的扫描次数，减少了算法运行过程中候选集的生成，从而在保证算法正确的同时有效地提高了算法的速度和效率。