负关联规则增量更新算法

讨论负关联规则的更新问题。与正关联规则增量更新不同,负关联规则不仅存在于频繁项集中,更多存在于非频繁项集中。针对该问题提出一种负关联规则增量更新算法NIUA,利用改进的Apriori算法以及集合的性质挖掘出频繁、非频繁项集和负关联规则。实验结果表明,该算法是可取的。     

一种新的关联规则的增量式更新算法

讨论了关联规则的增量更新问题.以往或现有的对关联规则的增量式更新算法,大部分以IUA算法为基础,本文则是以FUP算法为基础,首先分析FUP算法,并给出其基本思想,然后指出其存在的优点与缺点,并提出了一种改进的关联规则增量更新算法NFUP.     

加权关联规则挖掘的算法研究

信息时代的到来,产生了大量的数据.在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息,如果能把这些信息从数据库中抽取出来,将会创造很多潜在的利润.关联规则的挖掘已被广泛应用在实际生活中.但过去的研究往往认为数据库各个项目的重要程度是相同的,而事实上,用户对项目的看重程度是不同的,因此已有算法挖掘出来的并不一定是我们感兴趣的规则.针对这种情况,提出了加权关联规则.     

加权关联规则挖掘的算法研究

信息时代的到来，产生了大量的数据。在大量的数据背后隐藏着许多重要的信息，如果能把这些信息从数据库中抽取出来，将会创造很多潜在的利润。关联规则的挖掘已被广泛应用在实际生活中。但过去的研究往往认为数据库各个项目的重要程度是相同的，而事实上，用户对项目的看重程度是不同的，因此已有算法挖掘出来的并不一定是我们感兴趣的规则。针对这种情况．提出了加权关联规则。