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题名基于充分挖掘增量事务的关联规则更新算法
被引量:3
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作者
蔡进
薛永生
林丽
张东站
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机构
厦门大学计算机科学系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2007年第2期220-222,233,共4页
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基金
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)
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文摘
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。
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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
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Keywords
Association rules, Incremental updating, Powerful frequent itemsets, Inferior frequent itemsets, Weak frequent itemsets
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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