关联规则的开采与更新S

对关联规则的增量式更新算法--IUA(incremental updating algorithm)进行了分析,指出其存在的问题,并给出一个改进的算法NEWIUA(new IUA).NEWIUA算法对已存在的和本次更新时新产生的频繁项目集都加以充分的利用,因此,在保证算法有效的同时提高了效率.文章提出了3种关联规则开采的并行算法,并对各算法进行了分析和讨论.     

关联规则的增量更新算法研究

关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支。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。为了更好地对关联规则进行有效的更新,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;提出了一个改进的关联规则算法PFUP。该算法减少了候选项集数目,从而减少扫描数据库D的次数,提高了效率。     

一种改进的关联规则的增量式更新算法

增量关联规则挖掘的主要思想是在原有规则的基础上,去除那些不满足条件的旧规则,发现满足条件的新规则,目的是尽量减少计算量.增量规则算法主要解决两类问题,即最小支持度的更新和数据库的更新.目前大多数算法对上述两个条件只更新其中一个,另一个保持不变,而实际应用中往往需要两者都更新.通过对数据挖掘中的IUA算法和FUP算法的分析和研究,提出IFU算法,用于解决数据库和最小支持度均发生改变时关联规则的增量式更新问题.相对于IUA算法和FUP算法以及基于他们改进的算法,该算法不仅扩展了更新条件,而且减少了对事务数据库和新增数据库的扫描次数.模拟实验表明IFU算法提高了更新效率.     

一种更新关联规则的方法

数据挖掘中IUA算法存在遗漏频繁项目集致使有的关联规则挖掘不出来的问题,在分析Apriori算法、IUA算法等经典关联规则挖掘算法的基础上,提出了一种基于最近挖掘结果的更新算法HIUA。HIUA算法吸收了Apriori算法和IUA算法的优点,在改变最小支持度和基于最近挖掘结果的条件下,从生成尽可能少的候选项目集考虑,从而得到完整的新频繁项目集,提高了算法的效率。     

一种改进的关联规则增量式更新算法

本文对在事务数据库不变最小支持度发生变化的情况下的关联规则增量式更新算法(IUA)进行了分析,指出了该算法的不足之处,并在它的基础上提出了一种改进的算法,通过对两种算法的比较表明新算法的优越性。     

一种高效的关联规则增量式更新算法

发现频繁项目集是关联规则挖掘的关键问题,而发现的过程是高花费的。因此,要求对增量挖掘算法进行深入研究。这使得关联规则的更新成为数据挖掘技术中的一个重要内容。文中就关联规则的增量式更新问题进行了探讨,针对最小支持度发生变化时的增量式更新算法(IUA)的不足,提出了改进算法(AIUA),在保证算法有效的同时提高了效率。     

改进的增量式关联规则维护算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面，而维护已发现的关联规则同样是重要的。在分析现有的关联规则算法IUA的基础上，指出了该算法的不足和错误之处，并加以改正，进而提出了一种改进的增量式更新算法EIUA。EIUA算法解决了在数据库D不变的情况下，当最小支持度和最小置信度二阈值发生变化时如何高效更新关联规则的问题。实验分析表明了新算法的有效性和优越性。     

一种高效的关联规则增量式更新算法

发现频繁项目集是关联规则挖掘的关键问题，而发现的过程是高花费的。因此，要求对增量挖掘算法进行深入研究。这使得关联规则的更新成为数据挖掘技术中的一个重要内容。文中就关联规则的增量式更新问题进行了探讨，针对最小支持度发生变化时的增量式更新算法（IUA）的不足，提出了改进算法（AIUA），在保证算法有效的同时提高了效率。     

关联规则挖掘算法更新与拓展

该文通过对已有的关联规则的增量式IUA算法进行分析和修改,提出了My_IUA算法,并将此算法新的应用领域加以拓展。     

关联规则的增量式更新算法

关联规则的开采是一个重要的数据开采问题.目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则，而对关联规则维护问题的研究工作却很少.在用户开采关联规则的交互过程中，为了找到真正令其感兴趣的规则，用户将需要不断调整两个描述用户兴趣程度的阈值：最小支持度和最小可信度.本文提出了两种增量式更新算法——IUA(incremental updating algorithm)和PIUA(parallel incremental updating algorithm),用来解决这一关联规则高效维护问题.     

基于逆向搜索的关联规则更新算法

对现有关联规则更新算法中的增量式更新算法进行分析,发现在决策者优先关注最大频繁项目集的情况下,该算法不能以较少的数据库遍历次数快速获取最大频繁项集。针对该算法的不足,提出一种基于逆向搜索的方式进行关联规则更新的算法。该算法生成新增项集的所有频繁项集,通过将其中最大频繁项集跟原项集中最大频繁项集进行拼接、修剪,从中获得更新后的最大频繁项集。实例结果表明,该算法既降低了关联规则更新过程中对数据库的遍历次数,又实现了优先获取最大频繁项目集。     

一个高效的关联规则增量式更新算法

针对关联规则的维护问题,设计了一个高效的增量式更新算法ＦＩＵＡ,并将ＦＩＵＡ和已有的ＩＵＡ算法进行了比较,并通过实验证实了ＦＩＵＡ算法的高效性。     

基于关系矩阵的关联规则增量式更新

关联规则是当前数据挖掘研究的主要模式之一.本文提出了一种高效的增量式关联规则的挖掘算法USLIG,以处理当最小支持度改变时相应的关联规则的更新问题.该算法通过构建向量之间的关系矩阵,将频繁项目集的产生过程转化为项目集的关系矩阵中向量的运算过程,能充分利用以前的挖掘结果,只需扫描比数据库小得多的向量,克服了IUA及相关算法需多次扫描数据库的缺点.     

一种基于阈值变化的增量式更新算法研究

关联规则的挖掘算法已被数据库界广泛研究,这些关联规则挖掘算法在原有的基础上不断被优化、改进,使挖掘的效率不断提高.本文讨论了度变小的情况下典型的增量算法IUA算法以及它已有的一些改进,分析了特点与不足,在此基础上,提出了改进算法QIUA算法,并且从理论和实验两个方面验证了算法的可行性与有效性.