Apriori算法Java实现
Apriori 算法的 Java 实现，算是挖掘频繁项集里比较经典的一套思路了。它的核心思路清楚：频繁项集的子集也必须频繁，这点用在剪枝上好用。代码结构也不复杂，事务集、生成候选项集、计算支持度……一步一步来，逻辑还挺顺的。
从实际应用来看，像超市商品组合、用户购买行为这类场景，用 Apriori 再合适不过。只要你设好最小支持度和置信度，就能自动给你挖出有价值的规则。比如：I1 和 I5 一起出现时，I2 也出现，是不是像推荐系统干的事？
Java 代码那块也没绕弯子，思路就是先搞个方法读取数据，提取频繁 1 项集，再用连接步+剪枝步不断构造更高阶的频繁项集。代码里像generateCandidate2Itemsets和getFrequent1Itemsets这些方法清晰明了，配合注释，新手也能看得懂。
如果你想用 Java 手撸一个关联规则挖掘工具，这份资源真的可以参考一下。嗯，逻辑清楚、示例具体，扩展性也挺不错。如果你对 Python、C++实现感兴趣，还可以看看下方的几个相关链接，对比一下实现方式也挺有意思的。
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