关联规则挖掘中对Apriori算法的一种改进研究

针对Apriori算法寻找频繁项集问题,通过对事务数据库的布尔化表示,提出了一种直接利用布尔矩阵的行向量去搜寻频繁项集的思想。即通过向量的内积运算和判别准则逐步浓缩布尔矩阵的行向量,从而快速、直观地归纳出事务数据库的频繁项集。研究和分析表明,该方法不仅算法简单、只需扫描一次数据库,而且还具有搜索速度快、节省内存空间和处理项目集维数大等优点。对于处理超大型事务数据库和分布式事务数据库,同样也有较好的应用。