负增量关联规则更新算法研究

在增量式关联规则更新算法的研究中，关于负增量式更新算法的研究比较少。提出了一种实用的在支持度和置信度不变的情况下数据集规模减小的负增量关联规则更新算法。算法在如何减少数据集的扫描次数，如何充分利用现有的信息减少候选集的规模等方面进行了研究，给出了算法的具体实现。通过分析，算法是可行的。     

一种高效的关联规则维护算法研究与实现

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。由于数据挖掘的过程是动态交互的,因此对已经发现的关联规则进行维护更新显得非常重要。提出了一种实用的在支持度和置信度不变的情况下数据集规模减小的负增量关联规则维护算法。算法在如何减少数据集的扫描次数,如何充分利用现有的信息减少候选集的规模等方面进行了研究,给出了算法的具体实现。理论分析和实验结果表明算法是有效的。     

一种高效的关联规则维护算法研究与实现

关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一。由于数据挖掘的过程是动态交互的，因此对已经发现的关联规则进行维护更新显得非常重要。提出了一种实用的在支持度和置信度不变的情况下数据集规模减小的负增量关联规则维护算法。算法在如何减少数据集的扫描次数，如何充分利用现有的信息减少候选集的规模等方面进行了研究，给出了算法的具体实现。理论分析和实验结果表明算法是有效的。     

基于滑动窗口的关联规则增量式更新算法

现有的关联规则算法大多都致力于解决增量式更新问题,需要多次扫描数据集,无法对海量数据进行有效处理。针对此问题,提出了基于滑动窗口的关联规则增量式更新算法(SWIUA),利用滑动窗口进行数据更新,挖掘出用户感兴趣的关联规则。该算法只需要扫描原始数据集和更新的数据各一遍,降低了I/O时间;并采用优化策略对候选项集过滤和删除,提高了关联规则的挖掘性能,能有效处理大量新增数据。     

数据挖掘中基于负边界思想的关联规则增量式更新算法

关联规则的挖掘是数据挖掘领域中的一个重要领域,而如何高效地从更新后的数据库中对已经推导出的关联规则进行更新是具有非常重要的价值的。文章首先分析了现有增量式更新算法的优缺点,然后明确定义了负边界的概念,接着提出了一种基于负边界思想的关联规则增量式更新算法,并详细描述了这一算法的实现原理和实现过程,然后给出程序伪代码,最后通过实验验证了算法的有效性。     

一种有效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。文章提出了基于频繁模式树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关联规则的更新问题,并对其性能进行了分析。     

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。     

基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一。针对数据库数据增加的同时最小支持度发生改变的关联规则更新维护问题,提出了一种基于矩阵的增量式关联规则挖掘算法IUBM。该算法采用简单的数组和位运算,在执行关联规则的更新时,既不用多次扫描数据库,也不产生庞大的候选项集。实例表明,该算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低。     

一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法

目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想知道包含指定项目的规则．当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时,可以显著减少算法的执行时间．为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约束条件,提出了一种快速的基于FP—tree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA．     

基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新算法

关联规则的更新是数据挖掘研究的一个重要内容,能否有效地挖掘出动态事务数据库中的最大频繁项目集是衡量一个关联规则更新算法好坏的关键因素。提出基于FP_tree的最大频繁项目集增量式更新(MFIUP)算法,以处理最小支持度和事务数据库同时发生变化之后相应频繁项目集的更新问题,其中事务数据库的变化同时包括增加和减少两种情况,并对其优越性进行了分析和测试。     

一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法

增量更新关联规则挖掘主要解决事务数据库中交易记录不断更新和最小支持度发生变化时关联规则的维护问题。针对目前诸多增量更新关联规则挖掘算法存在效率低、计算成本高、规则难以维护等问题,提出一种基于倒排索引树的增量更新关联挖掘算法。该算法有效地将倒排索引技术与树型结构相结合,使得交易数据库中的数据不断更新和最小支持度随应用环境不同而不断改变时,以实现无需扫描原始交易数据库和不产生候选项集的情况下生成频繁项集。实验结果表明,该算法只需占用较小的存储空间、且检索项集的效率较高,能高效地解决增量更新关联规则难以维护的问题。     

语言值关联规则的增量更新

数据库并非是静态的,而是要经常更新。数据库发生插入、删除和修改等操作后,一方面有可能产生新的关联规则,另一方面现有的一些规则可能不再适用,所以要对关联规则进行维护。提出一种语言值关联规则的增量更新算法。算法通过维护原先的频繁语言值属性集的集合、负边界及其语言值属性集的支持数,使得语言值关联规则更新过程最多需要扫描整个数据库一次。实例分析表明该算法能够有效更新语言值关联规则,并且减少重复计算的开销。     

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。     

一种基于FP树的挖掘关联规则的增量更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向．人们已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中关联规则的算法，但对关联规则维护问题的研究却比较少．该文在FP树的基础上，引入支持度函数的慨念，对FP树进行改造，提出了一种关于挖掘关联规则的增量更新算法IFP—growth．该算法既考虑了数据集中数据的增加．同时又考虑了数据集中数据的减少等情况下关联规则的维护问题，并且还可以把增量更新的5种情形简化为3种情形．使用本算法来挖掘关联规则可以避免生成大量的候选项目集，而且非常高效．     

基于MapReduce的关联规则增量更新算法

云计算以其强大的存储和计算能力而成为解决海量数据挖掘问题的有效途径。经典的关联规则增量更新算法FUP需要频繁扫描原数据集,不适用于海量数据的处理。文中以提高海量数据上关联规则增量更新效率为目标,将FUP算法与云计算的MapReduce编程模式相结合,提出了一种基于MapReduce的关联规则增量更新算法MRFUP。该算法只需扫描原数据集一次,并能充分利用云计算强大的存储和并行计算能力。基于Hadoop的实验结果表明,MRFUP算法可提高对海量数据的处理能力和效率,适用于海量数据的关联规则挖掘。