简述apriori算法寻找频繁项目集的基本思想（2024年apriori算法）

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1、经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

2、apriori算法多次扫描交易数据库，每次利用候选频繁集产生频繁集；而FP-growth则利用树形结构，无需产生候选频繁集而是直接得到频繁集，大大减少扫描交易数据库的次数，从而提高了算法的效率。

3、但是apriori的算法扩展性较好，可以用于并行计算等领域。

4、 Apriori algorithm是关联规则里一项基本算法。

5、是由Rakesh Agrawal和Ramakrishnan Srikant两位博士在1994年提出的关联规则挖掘算法。

6、关联规则的目的就是在一个数据集中找出项与项之间的关系，也被称为购物蓝分析 (Market Basket analysis)，因为“购物蓝分析”很贴切的表达了适用该算法情景中的一个子集。

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