摘要: 关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,其算法主要有Apriori算法和FP—growth算法,它们需要多次扫描事务数据库,严重影响算法的效率。为了减少扫描事务数据库的次数,本文提出一种基于线性链表(LinearLinker)的LL算法,它只需扫描事务数据库一次,把事务数据库转换为线性链表LL,进而对LL进行关联规则挖掘。实验表明,LL算法的时间开销明显优于Apriori算法和FP—growth算法,且LL算法通过定义备用候选频繁项目集,有效地支持了关联规则的更新挖掘。
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