摘  要： 關(guān)聯(lián)規(guī)則是數(shù)據(jù)挖掘的主要技術(shù)之一，它是描述數(shù)據(jù)庫中一組數(shù)據(jù)項之間的某種潛在關(guān)系的規(guī)則。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——Apriori算法，主要過程是對頻繁項集的挖掘,而在對頻繁項集的挖掘中首先要生成候選頻繁項集，然后再從候選集中確定出滿足最小支持度計數(shù)的頻繁項集,這會耗費大量的CPU開銷。使用垂直數(shù)據(jù)格式挖掘頻繁項集可避免候選項目集的求解。
關(guān)鍵詞: 關(guān)聯(lián)規(guī)則；Apriori算法；頻繁項集；垂直數(shù)據(jù)格式

    通常，關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是指從一個大型的數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)有趣的關(guān)聯(lián)或相關(guān)關(guān)系，即從數(shù)據(jù)集中識別出頻繁出現(xiàn)的屬性值集（Sets of Attribute-Values），也稱為頻繁項集（Frequent Itemsets,簡稱頻繁集），然后再利用這些頻繁集創(chuàng)建描述關(guān)聯(lián)規(guī)則的過程。
1 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法
    關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法——Apriori算法是使用候選項集找頻繁項集的過程。
    Apriori算法通過對數(shù)據(jù)庫D的多趟掃描來發(fā)現(xiàn)所有的頻繁項目集。在第一趟掃描數(shù)據(jù)庫時，對項集I中的每一個數(shù)據(jù)項計算其支持度，確定出滿足最小支持度的頻繁1項集的集合L1，然后，L1用于找頻繁2項集的集合L2，如此下去……在后續(xù)的第k次掃描中，首先以k-1次掃描中所發(fā)現(xiàn)的含k-1個元素的頻繁項集的集合Lk-1為基礎(chǔ)，生成所有新的候選項目集CK（Candidate Itemsets），即潛在的頻繁項目集，然后掃描數(shù)據(jù)庫D，計算這些候選項目集的支持度，最后從候選集CK中確定出滿足最小支持度的頻繁k項集的集合Lk,并將Lk作為下一次掃描的基礎(chǔ)。重復(fù)上述過程直到不再發(fā)現(xiàn)新的頻繁項目集[1]。
2 關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的改進
    從Apriori算法中由k頻繁項集生成k+1頻繁項集時，首先生成候選項目集Ck+1，該函數(shù)不僅要對k項集的所有符合Apriori算法條件的數(shù)據(jù)進行交集，并且要判斷候選項目集的所有子集是否在k頻繁項集中。該函數(shù)生成的許多候選項目集并不是要找的頻繁項集，但在掃描數(shù)據(jù)庫時，要記錄下這些數(shù)據(jù)的出現(xiàn)次數(shù)，這會耗費大量的CPU開銷。如果D中的事務(wù)數(shù)很大，k頻繁項集中項數(shù)很多，則侯選項目集的元素個數(shù)就會很大，例如2 000個頻繁1項集，將產(chǎn)生2 000×999/2=999 000個候選2項集。如此巨大數(shù)量的候選項目集，對它進行出現(xiàn)次數(shù)的統(tǒng)計時開銷非常大，這也是整個算法性能優(yōu)劣的關(guān)鍵所在。
 （1）使用垂直數(shù)據(jù)格式挖掘頻繁項集
   Apriori算法是從TID項集格式（即{TID：itemset}）的事務(wù)集挖掘頻繁模式，其中TID是事務(wù)標識符，而itemset是事務(wù)TID中購買的商品集。這種數(shù)據(jù)格式稱作水平數(shù)據(jù)格式。另外,數(shù)據(jù)也可以用項-TID集格式(即{item:TID_set})表示，其中item是項的名稱，而TID_set是包含item事務(wù)標識符的集合。這種格式稱作垂直數(shù)據(jù)格式。下面使用垂直數(shù)據(jù)格式進行有效的挖掘頻繁項集。
    首先，通過掃描一次數(shù)據(jù)庫D，在求頻繁l項集的同時，把數(shù)據(jù)由水平格式轉(zhuǎn)化為垂直格式，即記錄下每個項集在事務(wù)數(shù)據(jù)庫中出現(xiàn)時該條數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫D中的TID號，則項集的支持度計數(shù)直接是項集的TID集的長度。從k=2開始，根據(jù)Apriori性質(zhì)中相交條件的項集進行Apriroi連接運算，使用頻繁k項集來構(gòu)造候選k+1項集。通過取頻繁k項集的TID集的交計算對應(yīng)的k+1項集的TID集。如果該TID集的長度大于最小支持度計數(shù)，則該記錄為頻繁項集。重復(fù)該過程，每次k值增加1，直到不能再找到頻繁項集或候選項集。
 

    通過挖掘可以驗證最終得到的頻繁項集和用Apriori算法得到的結(jié)果是相同的[2-3]。

3 改進算法的分析

    理論上，改進算法應(yīng)快于算法Apriori，原因如下：
    (1)該算法不用求候選頻繁項集，從而省去了項集進行連接步以后對該項集所有子集的判斷，這會節(jié)省大量
的CPU開銷，尤其是當數(shù)據(jù)庫D中的數(shù)據(jù)比較多，同時候選項集比較多時，例如頻繁1項集2 000個，根據(jù)Apriori性質(zhì),則候選頻繁1項集要有2 000×999/2=999 000個，但其中也許只有少數(shù)是要找的頻繁2項集。Apriori算法要求其中所有999 000個在數(shù)據(jù)庫中的頻繁度。
    (2) 除了由頻繁k項集產(chǎn)生候選k+1項集時利用Apriori性質(zhì)之外，這種方法的另一優(yōu)點是不需要掃描數(shù)據(jù)庫來確定k+1項集(k≥1)的支持度。這是因為每個k項集的TID集攜帶了計算該支持度所需的完整信息。
    該算法的缺點是TID集可能很長，長集合不僅需要大量空間，而且求交運算需要大量計算時間。
參考文獻
[1] 韓家煒. 數(shù)據(jù)挖掘概念與技術(shù)[M].北京：機械工業(yè)出版社，2000.
[2] 陸楠.關(guān)聯(lián)規(guī)則的挖掘及其算法的研究[D]. 長春：吉林大學(xué)，2007.
[3] 羅可，張學(xué)茂. 一種高效的頻集挖掘算法[J]. 長沙理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版)，2006，3(3)：84-90.
[4] 汪光一. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法的研究[D]. 北京：北京交通大學(xué),2007.
[5] 高峰，謝劍英. 發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的增量式更新算法[J].計算機工程，2000(12):49-50.
[6] KANTARDZIC M(美).數(shù)據(jù)挖掘-概念、模型、方法和算法[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2003.