摘要：本文在对关联规则挖掘中Apriori算法的深入研究和分析的基础上,发现并指出了该算法存在的不足,改进了在由K阶频繁项集生成K＋1阶候选项集时的连接和剪枝策略及对事务数据库的处理方式,它在时间和空间上提高了Apriori算法的效率。根据改进后的算法提出了入侵检测方法,该方法实现了规则库的自动更新,极大地提高了系统的安全性和可靠性。实验结果表明,该方法明显提高了频繁项目集的生成效率,入侵检测系统知识规则库的生成效率也得到改善。

关键词：关联规则 apriori 频繁项集 候选项集 入侵检测 

单位：重庆理工大学计算机科学与工程学院 重庆400054