基于改进的BPSO算法的关联规则挖掘

为了从大数据集中挖掘关联规则,提出了一种改进的二进制粒子群优化算法(GRBPSO)用于挖掘关联规则。首先,结合关联规则设计BPSO算法的适应度函数,然后对种群进行预处理,保证初始种群的质量,最后设计一种缩减搜索空间的优化策略,以减少搜索空间。基于六个高维数据集,将GRBPSO算法与普通BPSO算法进行比较以证明其有效性;将GRBPSO算法与PSOFIM算法、GA-Apriori算法及PSO-Apriori算法进行比较以证明其可行性。实验结果表明,GRBPSO算法具有一定的可行性且挖掘效率更高。