《表1 优化后的剪枝步骤示例》

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《融合Apriori优化算法与Relim算法的抑郁症用药规律挖掘》

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由于原始算法在剪枝这一步筛选候选频繁k项集时，每判断一次k-1维子集是否存在于Lk-1中，就需扫描一次频繁k-1项集。序列越多，遍历时间越长。该过程非常耗时且会产生大量候选频繁项集，影响算法效率[18]。为避免重复扫描数据集带来的不利影响，对算法进行优化，在整个剪枝过程中只扫描一次Lk-1。对于Lk-1中任意元素A，判断A是否为Ck中元素B的子集。如果是，则将B的计数加1。示例说明如表1所示。