Apriori演算法簡介---關聯規則的頻繁項集演算法
①Apriori演算法的缺點：(1)由頻繁k-1項集進行自連線生成的候選頻繁k項集數量巨大。(2)在驗證候選頻繁k項集的時候需要對整個資料庫進行掃描，非常耗時。
②網上提到的頻集演算法的幾種優化方法：1. 基於劃分的方法。2. 基於hash的方法。3. 基於取樣的方法。4. 減少交易的個數。
我重點看了“基於劃分的方法”改進演算法，現在簡單介紹一下實現思想：
基於劃分(partition)的演算法，這個演算法先把資料庫從邏輯上分成幾個互不相交的塊，每次單獨考慮一個分塊並 對它生成所有的頻集，然後把產生的頻集合並，用來生成所有可能的頻集，最後計算這些項集的支援度。
其中，partition演算法要注意的是分片的大小選取，要保證每個分片可以被放入到記憶體
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