负增量式关联规则更新算法

模式维护是数据挖掘中一个具有挑战性的任务.现有的增量式关联规则更新算法主要解决两种情况下的维护问题：一是最小支持度不变,而数据量增加;二是数据量不变,而改变最小支持度.本文提出了一种负增量关联规则更新算法.实验表明,该算法是有效的.     

一种关联规则的增量式更新算法

对在事务数据库不变的情况下,如何进行关联规则的维护问题进行了探讨,提出了一种高效的增量式更新算法。     

一种关联规则增量更新算法

针对事务数据库的内容不断增加后相应关联规则的更新问题，提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法SFUA，并和已有的FUP算法进行了分析比较。     

最大频繁项目集的增量式更新算法

关联规则挖掘已取得了许多有效的算法,但是当事务数据库发生动态变化情况时,频繁项集的挖掘工作仍然是一个复杂的问题。在数据库动态增加的情况下,给出了一种有效的算法——-NEWIUA,它与其它的增量更新算法相比,不同之处在于：NEWIUA对原数据库及新数据库最多只需遍历一次,减少了I／O次数,同时该算法可以保证每次所得的候选项的数目都是最少的。     

一种高效的关联规则增量更新算法

对挖掘关联规则中FUP算法的关键思想以及性能进行了研究,提出了改进的FUP算法SFUP。该算法充分利用原有挖掘结果中候选频繁项集的支持数,能有效减少对数据库的重复扫描次数,并通过实验对这两种算法进行比较,结果充分说明了SFUP算法的效率要明显优于FUP算法。     

发现关联规则的增量式更新算法

数据挖掘是当今国际人工智能和数据库研究的新兴领域,而关联规则的更新是数据挖掘的一个重要研究内容。文章提出了IUAR算法,用于解决在元组数和最小支持度的发生变化时关联规则增量式更新问题。     

一种实用的关联规则增量式更新算法

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关联规则的算法,而对已发现规则的更新及维护问题的研究却较少。该文提出了一种实用的关联规则增量式更新算法,以处理事务数据库中增加了新的事务数据集后相应的关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

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。     

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。     

一种新的关联规则增量式更新算法

首先提出了一个新的概念－后备频繁项目集，其次给出了一种新的增量式更新算法NEWFUP，最后介绍了在某中小型商业企业的事务数据库中该算法的实现。     

基于动态分组的增量式挖掘关联规则更新算法

数据挖掘的一个重要方面是挖掘关联规则，目前已提出了包括经典算法Apriori在内的许多算法，而在实际关联规则的挖掘过程中，用户将需要不断调整用于描述用户兴趣程度的阈值：最小支持度和最小置信度。如何维护已发现的关联规则变得至关重要。该文提出的GIUA算法解决了在数据库D不变的情况下，最小支持度和最小置信度发生变化时关联规则的维护问题，最大效率地利用原有结果，通过动态分组将连接步和修剪步的循环减到最少，并尽可能地将挖掘过程并行化。     

基于矩阵的频繁模式挖掘及更新算法

频繁模式挖掘在数据挖掘领域已经有广泛的应用.然而,对于增量更新频繁模式挖掘研究得不是很多.本文提出了一种新颖的增量更新频繁模式树结构(IUNP_Tree),构建它只需要对数据库扫描一次.此外,提出了基于条件矩阵(conditional matrix)的频繁模式挖掘算法(FPBM_Mine)和增量更新算法INUPA,可以有效地处理数据库的增量更新问题.实验表明,该算法是有效的,并且运行效率高于FP-growth算法.     

适合在线式增量更新的关联规则挖掘算法

在分析现有的关联规则算法FUP的基础上,指出了该算法的不足之处,进而提出了一种改进的增量式更新算法AUI,AUI算法解决了在线环境下最小支持度和最小置信度两个阈值不变而事务数据库发生变化时高效更新关联规则的问题。实验分析证明了新算法的有效性和优越性。     

交易数据库的加权关联规则增量更新算法

针对文献犤1犦提出的加权关联规则挖掘算法,文章提出了交易数据库的加权关联规则增量更新算法(DWARIUA算法)。该算法充分利用已存在的频繁项目集,因此,算法是有效而可行的。     

最大频繁项目集的增量式更新算法

发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该文提出了一种快速的增量式更新最大频繁项目集算法IUAFI,并举例说明了算法的执行过程。     

基于充分挖掘增量事务的关联规则更新算法

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。     

约束最大频繁项目集的增量式更新算法

发现约束频繁(约束最大频繁)项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已有许多算法可用于发现约束频繁(约束最大频繁)项目集,而对约束频繁(约束最大频繁)项目集维护问题的研究工作却很少。因此,需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的约束频繁(约束最大频繁)项目集。为此。该文提出了一种快速的增量式更新约束最大频繁项目集算法IUACMFI,并举例说明了算法的执行过程。