计算机科学 ›› 2007, Vol. 34 ›› Issue (2): 220-222.

• 计算机网络与信息安全 • 上一篇    下一篇

基于充分挖掘增量事务的关联规则更新算法

  

  • 出版日期:2018-11-16 发布日期:2018-11-16
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(50474033),福建省自然科学基金项目(A0310008),福建省高新技术研究开放计划重点项目(2003H043).

  • Online:2018-11-16 Published:2018-11-16

摘要: 目前已提出了许多快速的关联规则增量更新挖掘算法,但是它们在处理对新增事务敏感的问题时,往往会丢失一些重要规则。为此,文章提出了一种新的挖掘增量更新后的数据库中频繁项集的算法EUFIA( Entirety Update Frequent Itemsets Algorithm),该算法先对新增事务数据分区,然后快速扫描各分区,能全面有效地挖掘出其中的频繁项集,且不丢失重要规则。同时,最多只扫描1次原数据库也能获得更新后事务数据库的全局频繁项集。研究表明,该算法具有很好的可测量性。

关键词: 关联规则 增量式更新 强频繁项集 次频繁项集 弱频繁项集

Abstract: Incremental Association rules Mining is an important content of data mining technology. This study proposes a new algorithm, called the Entirety Update Frequent Itemsets Algorithm (EUFIA) for efficiently incrementally mining association rules from large t

Key words: Association rules, Incremental updating, Powerful frequent itemsets, Inferior frequent itemsets, Weak frequent itemsets

No related articles found!
Viewed
Full text


Abstract

Cited

  Shared   
  Discussed   
No Suggested Reading articles found!