基于海量数据的关联规则挖掘（四）

2针对海量数据的关联规则

下面具体介绍几个Apriori算法的改进算法，这些算法可以用在海量数据上的关联规则挖掘中。（1）基于hash的方法。一个高效地产生频集的基于杂凑(hash)的算法由Park等[3]提出来。通过实验可以发现寻找频集主要的计算是在生成频繁2-项集Lk上，Park等就是利用了这个性质引入杂凑技术来改进产生频繁2-项集的方法。（2）基于划分的方法。Savasere等[2]设计了一个基于划分(partition)的算法.这个算法先把数据库从逻辑上分成几个互不相交的块，每次单独考虑一个分块并对它生成所有的频集，然后把产生的频集合并，用来生成所有可能的频集，最后计算这些项集的支持度。这里分块的大小选择要使得每个分块可以被放入主存，每个阶段只需被扫描一次。而算法的正确性是由每一个可能的频集至少在某一个分块中是频集保证的。（3）基于采样的方法。基于前一遍扫描得到的信息，对此仔细地作组合分析，可以得到一个改进的算法，Mannila等[4]先考虑了这一点，他们认为采样是发现规则的一个有效途径。

下面将分别详细介绍这几种改进算法。