Apriori算法的研究与实现

牛　猛（皖南医学院　教务处，安徽　芜湖　241002）



Apriori算法的研究与实现

牛猛
（皖南医学院教务处，安徽芜湖241002）

摘要：Apriori算法是关联规则中最常见的一种算法.本文简要介绍了Apriori算法的概念、基本思想与实现过程，阐述了Apriori算法的性质与步骤，并用实例演示了算法的详细过程，最后总结了Apriori算法的特点与不足之处.

关键词：Apriori算法；性质；步骤；特点；不足

基金资助：安徽省高校人文社会科学研究项目(SK2016A0953）名称：大数据视阈下基于社交网络的大学生心理健康预测与信息系统构建

0　Apriori算法的概念

Apriori算法是最有影响力的关联规则算法，是使用逐层搜索的迭代方法，找到频繁项集，挖掘关联规则的单维、单层的宽度优先算法.

1　Apriori算法的基本思想

是在生成候选项集的基础上，通过逐层扫描数据库并进行计数，从候选项集中找到频繁项集的过程[1].

2　Apriori算法的实现过程

Apriori算法的具体实现过程是：首先对数据库中所有的事务进行扫描，根据事务中每项的出现次数计算出1项的候选集C1，然后按照事先确定的最小支持度min_sup，从候选集C1中确定频繁1-项集的集合L1；然后在L1的基础上，通过进行L1^L1连接运算生成2项的候选集C2,再次对数据库中所有的事务进行扫描，通过计算得到候选集C2中每项的出现次数，再按照之前的最小支持度min_sup，从候选集C2中确定频繁2-项集的集合L2；然后在L2的基础上，通过进行L2^L2连接运算生成3项的候选集C3,再扫描数据库中的所有事务，计算候选集C3中每项的出现次数，再根据最小支持度min_sup，从候选集C3中确定频繁3-项集的集合L3；……