粒子群优化算法在关联规则挖掘中的研究综述

关联规则挖掘是数据挖掘中的重要领域,考虑到当前数据的大规模、高维度、模态多样及类型复杂等特性,传统关联规则挖掘算法已无法适应大数据的需求,粒子群优化算法作为一种高效的智能优化算法,为其提供了一种全新的解决方案,近年来被广泛应用于该领域。首先对粒子群优化算法的基本原理及关联规则的基本概念进行了详细介绍,回顾了粒子群优化算法的研究进展,分析了粒子群优化算法在关联规则挖掘中的研究,包括常用的数据转换方法、编码方式及评估指标,并与其他在关联规则挖掘中被广泛应用的算法进行了对比,总结了各自的优缺点及适用场景。然后对已有改进方法进行了较为系统的分类,即分为基于参数、基于变异机制和混合其他算法的改进。接着梳理归纳了粒子群优化算法在关联规则挖掘中的应用领域,阐述了该算法在购物篮、金融、医疗、工业生产及风险评估领域中的应用优势。最后在介绍这一领域的最新研究进展的基础上,通过对现存问题进行分析,讨论了进一步的研究方向。

基于多策略BPSO算法的关联规则挖掘

针对传统关联规则挖掘在处理高维大型数据时运行效率不高的问题,提出一种基于多策略二进制粒子群优化算法的关联规则挖掘方法。该方法使用二进制粒子群优化算法搜索关联规则,无需人为指定支持度、置信度等阈值,同时引入反向学习策略、细粒度惯性权重及V型函数,降低算法陷入局部最优的概率,提高算法的收敛精度。实验结果表明,改进后的算法收敛速度较快,且平衡了可靠性、相关性及可理解性等多个指标,能挖掘出更为有效的关联规则。