基于选择标准的Apriori算法改进

关联规则挖掘通过发现密切相关项集的方法已经在商业决策中被广泛使用.现针对关联规则挖掘的经典算法Apriori需要重复多次扫描整个数据库导致在空间和时间方面有很大负载的问题,提出了根据研究者所感兴趣的项集作为关联规则的结果,采用对数据库进行类标签压缩来减少迭代次数.通过实验显示该方法可以有效提高Apriori算法的效率.