基于矩阵的Apriori的改进算法探讨数据挖掘中关联规则的研究摘要：文章建立在Apriori改进算法的基础之上，以深州市食品安全问题为研究对象，通过数据挖掘关联规则的方式，证实了食品质量与食品规格食品产地，食品种类之间的相关性关系，望引起各方关注与重视。关键词：Apriori算法；数据挖掘；关联规则；食品安全中图分类号:TP311.13食品质量与安全是一个专业性很强的问题，其标准的制定和抽样检测及评价都需要科学有效的方法。本文即结合实际数据，在改进Apriori算法下，对该问题进行详细分析与说明。1基于矩阵的Apriori改进算法分析改进的基木思路在于：由于在常规意义上，Apriori算法建立模型过程中需要多次扫描事务数据库，耗费时间过多，当数据量庞大的时候运算效率低，于是裁剪数据集以减少I/O开支显得尤为重要。而FP-Tree通过合并一些重复路径，实现了数据的压缩，从而使得将频繁项集加载到内存中成为口J能。常规Apriori算法得以实现的关键在于:对事物数据库进行多次扫描,在扫描过程当中，计算得岀事物数据库当中所包含的每个项冃出现的次数，并生成候选1?项目集合，删除支持度在预期数值以下的项集，最终得出频繁1?项的基本集合。此过程中，往往需耍对事物数据库进行多次，且重复性的扫描,因而运算效率较低，值得改进。本文所提岀的改进方法主要在于：将整个事物数据库压缩为一个频繁模式树的形式，借助于频繁模式树，生成相应的关联规则。先设定数据挖掘中最小支持度的阈值，在对事物数据库进行一次完整扫描的基础之上，生成对应的1?频繁集，按照由大至小的方式进行排列，并将支持度计数数值小于设定数值的方式集合项予以排除，生成结果集合L。按照集合L描绘FP-tree树，当中对所涉及到的关联信息予以了保留。在此基础之上，再对事物数据库进行一次扫描，采取自下而上的方式进行挖掘，删除相关子节点，最终产生与需求契合的频繁模式。举例来说，假定前期所设置的最小支持度为2o第一步需要完成对事物数据库的扫描，获取相应的频繁1?项集合。此步骤的操作示意图如下图所示（见图1）；第二步则需要按照支持度计数大小，由大至小进行频繁项的排序；进而，对频繁项集进行支持度计数的排序，获取相应的结果集，如下图所示（见图2）。在构建FP-tree的基础之上，对事务进行扫描，生成相应的分支。每次扫描事务需要增加相应节点的计数，同时增加新的节点；最后还需要对事物数据库进行一次完整扫描，采取自下而上的数据挖掘方法，对所存在的子节点进行删除，获取频繁模式（见图3）。2实例分析木文从2010年、2011年和2012年深圳市的食品抽检数据入手，探求如食品产地与食品质量的关系；食品销售地点（即抽检地点）与食品质量的关系等；为解决上述问题，本文引入了以上改进后的Apriori算法，望通过对关联规则的应用，以达到良好的效果。2.1对数据进行处理：选取附件中的检验不合格的数据1作为样本，其中以每年的80%的样本数据作为建模的训练样本，20%作为检验模型的检验样本；然后对样本数据进行分类，以［不合格，食品种类、抽检地点，食品产地，型号规格，季节］为格式输入数据库中。2.2模型准备：以2012年第2期检验不合格数据中油炸食品为例，则频繁模式为［不合格、油炸鸡翅，盐出区，一线城市、散装、春季］,所有的频繁模式即为频繁集。算法的基本思想是：在第K趟扫描过程中，H生成长度为K的频繁项目集。以前一趟生成的所有频繁项目集为基础，生成新的候选项目集，然示扫描数据库，计算这些项目集的支持度，按照给定的支持度确定频繁项冃集。（1）首先计算所有的候选1-项集的集合（2）扫描数据库，删除其中的非频繁项子集，生成频繁1-项集的集合（3）将与自己连接生成候选2-项集（4）扫描数据库，删除中的非频繁子集，生成频繁2-项集（5）以此类推，通过k-l-项频繁项集与自己连接生成候选k-项集，然后生成频繁k-项集，直到不再有频繁项集产生为止。2.3Apriori算法关联规则模型建立：将每个特征的范围划分为相应个数的等间区间，如产地为3个等间区间，将特征值的不同取值映射到得分高、中、低的三个区间，用1、2、3标记。不同的特征值也用数字标记,并跟得分组合。与此同时，将不同的...