期刊文献+

高效的基于动态数据更新的关联规则挖掘算法 被引量:2

High -efficient algorithms of mining association rules based on incremental updates
下载PDF
导出
摘要 在本文中,我们针对动态关联规则挖掘问题提出两个有效的处理算法,即EIM-A和EIM-G算法。它们能根据数据库的动态变化,高效地进行关联规则的更新。通过知识数据库的维护,最多只需要扫描原始数据库一次,就能得到所需的频繁项目集,能有效地降低更新关联规则所需的成本。
作者 刘松 林海萍
出处 《计算机系统应用》 2005年第5期51-54,58,共5页 Computer Systems & Applications
  • 相关文献

参考文献4

  • 1S. Brin, R. Motwani, J.D. UIIman, and S. Tsur, "Dynamic Itemset Counting andlmplication Rules for Market Basket Data", 1997 ACM SIGMOD Conference on Management of Data, pp. 255 -264, 1997.
  • 2J. Tang," Using Incremental Pruning to Increase the Efficiency of Dynamic ItemsetCounting for Mining Association Rules", Proceedings of the 1998 ACM 7th international conference on Information and knowledge management , pp. 973-980,1998.
  • 3J. Hanand J. Pei. Mining "Frequent Patterns by Pattern - Growth: Methodology andlmplications". ACM SIGKDD Explorations (Special Issue on Scaleble Data Mining AIgorithms), December 2000.
  • 4Chang - Hung Lee, Cheng - Ru Lin, and Ming - Syan Chen "Sliding - Window Filtering: An EfficientAlgorithm forlncremental Mining" SIGKDD 2001.

同被引文献8

引证文献2

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部