关联规则的增量更新算法研究(1)
2015-01-05 02:07
导读：计算机应用论文论文，关联规则的增量更新算法研究(1)怎么写，格式要求，写法技巧，科教论文网展示的这篇文章是很好的参考：摘 要 随着数据库的不断变化，关联规则的增量更新变得尤为重要。为了更好的
摘 要 随着数据库的不断变化，关联规则的增量更新变得尤为重要。为了更好的对关联规则进行有效的更新，本文对已经提出的经典的关联规则更新算法FUP和IUA算法进行分析，指出其优缺点；最后对另外的改进算法，做一个简单的叙述。 关键词 数据库；关联规则；增量更新
关联规则反映了数据库中数据项目之间有趣的关联关系，而其中发现频繁项目集是关联规则挖掘应用中的关键技术和步骤。关于频繁项目集的挖掘算法研究，人们对此进行了大量的工作，其中以R. Agrawal 等人提出的Apriori 、AprioriTid 等算法最具有影响力和代表性。而这些算法的提出都是在挖掘数据库和最小支持度不变的条件下进行的。但实际中，遇到的情况可能是：随着时间的推移，挖掘数据库的规模可能不断膨胀或需要删除一部分记录，或者需要对最小支持度进行调整从而逐步聚集到我们感兴趣的频繁项目集上。因而如何从数据发生变动后的数据库中高效地对已经推导出的关联规则进行更新，具有非常重要的应用价值，这就是所谓的增量式挖掘关联规则的问题。1 关联规则 问题描述： 设I={i1，i2，...，im}是m个不同项目的集合，给定一个事务数据库D，其中D每一个事务T是I中一组项目的集合，即T
I，T有一个惟一的标志符TID。如果对于I中的一个子集X，有X
T，我们就说一个事务T包含X。一条关联规则(association rule)就是一个形如X =
