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。     

一个新的FUP-Based关联规则增量式更新算法

关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要问题。目前已经提出了许多算法用于数据库中关联规则的维护,其中最著名、最基本的是FUP算法。本文通过深入分析FUP算法的内在思想,借鉴其他相关算法的长处,提出了一个几乎无需扫描原数据库的FUP-Based算法。     

项目集发生变化的关联规则增量式更新算法

从项目集发生变化的角度考虑数据库的增量式更新问题,并有效的改进了著名的FUP算法,提出了项目集发生变化的快速增量式更新算法FUPIC(Fast UPdate algorithm for Itemsets Changed)。     

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。     

改进的关联规则增量式更新算法

本文就数据库不变,最小支持度发生变化的情况下,关联规则的维护问题进行研究,提出了一种新的增量式更新算法。     

基于时间窗口的增量式关联规则更新技术

文章提出了基于时间窗口的增量式关联规则更新技术.该方法不仅可以利用在先前发现过程中已经获得的结果,而且利用时间窗口,还可以在最近的数据集中进行知识发现.     

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。     

基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法

研究了大型事务数据库中关联规则的增量式更新总是，提出了一种基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法，以处理最小支持度或事务数据库发生变化后相应关联规则的更新问题，并对其性能进行了分析。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于属性变化的增量关联规则挖掘

关联规则的挖掘是数据挖掘研究中的一个重要课题,目前已经提出了许多用于发现海量事务库中关联规则的算法以及更新已经发现的关联规则的算法。但是在关联规则的更新算法中,都是基于支持度变化和事务库变化的研究,目前没有人研究当事务库中的属性发生变化时,如何高效地更新关联规则的问题。针对这种情况,提出了三种基于属性变化的增量关联规则挖掘算法ACA+（Attribute Change Algorithm）和ACA-（ACA1-）,从而解决了该问题。     

基于项集支持度的关联规则增量更新算法——BISIUA

对当最小支持度和最小置信度都不变的情况下数据库中数据量增加时的关联规则增量更新问题进行了研究.给出了一个简单的判定公式,依据项集在原数据库DB和新添加的数据库db中的实际支持度来判定该项集在更新后的数据库DB∪db中是否频繁.对Apriori算法进行了改进,使其能适应本增量更新算法.对BISIUA算法思想进行了详细的论述,并在此基础上给出了该算法的形式化描述.由理论分析可知,BIsIUA算法能有效提高关联规则增量更新的效率.     

一种基于FP-tree的频繁项集增量更新算法

针对频繁项集增量更新的问题,提出算法FIU。该算法将保存了数据库事务的FP-tree存储在磁盘上,当挖掘新支持度阈值的频繁项集时,只需从磁盘上读入FP-tree,再挖掘新支持度阈值下的频繁项集。当新增数据库事务记录后,首先建立新项目表,然后根据新项目表建立新增事务记录的FP-tree,读入存储在磁盘上的FP-tree,抽取出所有的事务记录,再插入到新FP-tree中．从而得到增量更新后的FP-tree。最后在增量更新后的FP-tree上挖掘频繁项集。实验证明,FIU算法执行时间不随数据库大小变化,与其他算法相比有较好的性能。     

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。     

一种新的基于FP-Tree的关联规则增量式更新算法

挖掘关联规则是数据挖掘研究的一个重要方面,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,而维护已发现的关联规则同样是重要的.针对在事务数据库增加和最小支持度同时发生变化的情况下,如何进行关联规则的更新问题进行了研究,提出了一种新的基于频繁模式树的关联规则增量式更新算法,并对该算法进行了分析和讨论.     

一种基于关联分类的增量更新算法

针对现有关联分类技术的不足,提出了一种适用于关联分类的增量更新算法IUAC。该算法是基于频繁模式树挖掘和更新关联规则的,并使用一种树形结构来存储最终用于分类的关联规则。同时,增加了对分类规则的约束条件,进一步控制了用于分类的关联规则的数量。最后,对算法整体进行了分析和讨论。