一种基于素数存储的关联规则算法.docx

一种基于素数存储的关联规则算法
基于素数存储的关联规则算法
摘要：关联规则是一种常用的数据挖掘技术，用于发现数据集中的频繁项集和关联规则。传统的关联规则算法在处理大规模数据集时往往面临着存储空间和计算复杂度的挑战。为了解决这个问题，本论文提出一种基于素数存储的关联规则算法。该算法利用素数之间无法整数倍关系的特性，将数据集中的项集存储为素数的乘积，并通过基于位运算的技术实现快速的频繁项集和关联规则的计算。实验证明，该算法在存储空间和计算速度上都具有优势，适用于处理大规模数据集。
关键词：关联规则，数据挖掘，素数，频繁项集
1.引言
关联规则是数据挖掘领域的一项重要技术，用于在大量数据集中发现不同项之间的关联关系。通过关联规则的挖掘，可以帮助企业和组织发现隐藏在数据背后的有价值信息，从而做出更好的决策。然而，传统的关联规则算法在处理大规模数据集时往往面临着存储空间和计算复杂度的挑战。
2.相关工作
许多研究人员针对关联规则算法进行了优化。其中一种常用的方法是Apriori算法。Apriori算法通过扫描数据集多次来发现频繁项集，但在处理大规模数据集时计算复杂度较高。另一种常见的方法是FP-growth算法，它通过构建FP树来高效地发现频繁项集。然而，FP-growth算法需要额外的存储空间来构建FP树，对于大规模数据集来说，存储成本较高。
3.算法设计
为了解决关联规则算法的存储空间和计算复杂度问题，本论文提出了一种基于素数存储的关联规则算法。算法的核心思想是将数据集中的项集表示为素数的乘积，并利用基于位运算的技术实现快速的频繁项集和关联规则的计算。
具体来说，算法分为两个步骤：素数编码和关联规则挖掘。
3.1素数编码
在素数编码阶段，我们首先将数据集中的项集映射成素数。为了保证素数之间不存在整数倍关系，我们选择大素数来编码项集。通过这种方式，每个项集都可以用一个素数的乘积来表示。例如，假设我们有一个项集{A,B,C}，我们将A、B、C分别分配给三个不同的素数，然后将它们的乘积作为该项集的编码。由于素数之间不存在整数倍关系，因此编码之间不会出现冲突。
3.2关联规则挖掘
在关联规则挖掘阶段，我们利用基于位运算的技术实现快速的频繁项集和关联规则的计算。具体来说，我们可以通过位运算来计算两个编码之间的共同项数。如果两个编码有相同的共同项数，并且它们的编码之积也是一个素数，那么这两个编码就满足关联规则的条件。
通过这种方式，我们可以高效地计算出频繁项集和关联规则，并利用存储空间更为高效的素数编码来表示它们。
4.实验结果
我们在多个数据集上进行了实验，评估了基于素数存储的关联规则算法与传统算法的性能差异。实验结果显示，基于素数存储的关联规则算法在存储空间和计算速度上都有一定的优势。当处理大规模数据集时，该算法能够减少存储空间的消耗，并且能够更快地计算出频繁项集和关联规则。
5.结论
本论文提出了一种基于素数存储的关联规则算法，通过利用素数之间无法整数倍关系的特性，将数据集中的项集存储为素数的乘积，并利用基于位运算的技术实现快速的频繁项集和关联规则的计算。实验证明，该算法在存储空间和计算速度上具有优势，适用于处理大规模数据集。未来的研究可以进一步优化算法的性能，并探索其他关联规则算法的改进方法。
参考文献：
1.Agrawal,R.,Imielinski,T.,&Swami,A.(1993).MiningAssociationRulesbetweenSetsofItemsinLargeDatabases.ACMSIGMODRecord,22(2),207-216.
2.Han,J.,Pei,J.,&Yin,Y.(2000).MiningFrequentPatternswithoutCandidateGeneration.ACMSIGMODRecord,29(2),1-12.
3.Zaki,M.J.(2000).ScalableAlgorithmsforAssociationMining.IEEETransactionsonKnowledgeandDataEngineering,12(3),372-390.