一种改进的基于SQL的频繁项集挖掘算法.pdf

【摘要分析】 本文主要探讨了在关系数据库中挖掘频繁项集的一种改进算法，该算法基于SQL语言，并借鉴了AprioriTid算法的思想。频繁项集挖掘是数据挖掘中关联规则发现的关键步骤，而Apriori算法是这个领域的经典方法。尽管有一些SQL实现的算法能够减少候选频繁项集或避免它们的生成，但在处理大量事务数据时，这些算法的执行效率往往不高。 文章首先介绍了基本概念，包括事务记录集的表示方式，项目集和频繁项目集的定义，以及支持度的概念。频繁项目集是满足最小支持度的项目集合，支持度代表项目集在交易数据库中的出现频率。 接着，文章阐述了Apriori算法的SQL实现过程，该算法通过迭代的方式生成频繁项集。首先扫描数据库生成频繁1项集，然后通过连接生成候选项集，并计算支持度，以此类推，直到找不到新的频繁项集为止。在这个过程中，SQL语言的简单性和高效性得到了充分利用。 然而，文章指出，尽管Apriori算法在理论上有效，但在实际应用中，特别是在处理大规模数据时，其性能可能会下降。因此，作者提出了一种基于SQL的改进算法，该算法在事务数据量变化和不同支持度条件下，表现出更好的性能和稳定性。 【关键词解析】 1. 数据挖掘：这是整个研究领域，涉及从大量数据中提取有用信息的过程。 2. 关联规则：数据挖掘的一个重要分支，寻找项之间有趣的关联或模式。 3. 频繁项集：满足特定支持度阈值的项集，是关联规则的基础。 4. SQL：结构化查询语言，用于管理和操作数据库的标准化语言。 5. Apriori算法：经典的频繁项集挖掘算法，基于先验知识的迭代方法。 【文献综述】 文中提到了Apriori算法的起源，以及由R. Agrawal等人提出的这一经典算法。同时，还提到了SETM算法和其他基于Apriori思想的改进算法，这些算法在SQL环境下实现关联规则挖掘，但可能在大数据量下效率不高。 【结论】 作者通过实验验证，新提出的基于SQL的改进算法在处理不同规模的数据和变化的支持度时，性能表现更优。这为在关系数据库中进行高效频繁项集挖掘提供了一个新的解决方案。 【适用场景】 该算法适用于需要从大型数据库中快速挖掘关联规则的场景，如市场营销、零售分析、网络日志分析等，可以帮助决策者发现隐藏的业务模式，优化决策策略。