基于关系数据库的频繁项集挖掘算法研究

Apriori算法及其改进是目前应用最为广泛的频繁项集挖掘算法,但其在关系数据库中挖掘频繁项集时,产生大量候选项集,导致重复扫描数据库,从而导致其效率低下.本文在深入研究Apriori算法及其改进算法和关系数据库特征的基础上,提出了基于关系数据库的频繁项集挖掘算法,并详细描述了其实现和优化方法.本算法不产生候选项集,只需一次事务扫描,大幅提高算法执行效率,此外,本算法经过简单修改就能满足大部分的关联分析需求.在零售业中的应用实验证明:该算法在一定的条件下比经典的Apriori算法具有更高的效率.