| 一种高效的关联规则增量式更新算法 |
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| 引用本文： | 孙士潮,刘寒冰,吉立新.一种高效的关联规则增量式更新算法[J].计算机应用与软件,2007,24(10):169-170,183. |
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| 作者姓名： | 孙士潮 刘寒冰 吉立新 |
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| 作者单位： | 1. 国家数字交换系统工程技术研究中心,河南,郑州,450002
2. 河北工程大学信息与电气工程学院,河北,邯郸,056038 |
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| 摘 要： | 针对在最小支持度、最小置信度不变的情况下,新增数据集时关联规则更新问题,提出了一种新的关联规则的更新算法.该算法采用AprioriTidList算法来发现新增数据集中的频繁项集,并对候选项集进行分类和剪裁,从而减少了扫描原数据库和新增数据库的次数,提高了更新效率.实验结果表明新算法是有效可行的.
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| 关 键 词： | 数据挖掘 关联规则 增量式更新 AprioriTidList算法 关联规则更新 增量式 更新算法 ASSOCIATION RULES MINING ALGORITHM 结果 实验 效率 数据库 扫描 剪裁 分类 候选项集 频繁项集 发现 问题 数据集 情况 最小置信度 |
| 修稿时间： | 2006-09-13 |
A HIGH-EFFICIENT INCREMENTAL UPDATING ALGORITHM FOR MINING ASSOCIATION RULES |
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| Sun Shichao,Liu Hanbing,Ji Lixin.A HIGH-EFFICIENT INCREMENTAL UPDATING ALGORITHM FOR MINING ASSOCIATION RULES[J].Computer Applications and Software,2007,24(10):169-170,183. |
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| Authors: | Sun Shichao Liu Hanbing Ji Lixin |
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| Abstract: | A new updating algorithm is presented,which resolves the problem of association rules updating during the increase of the databases without the change of the minimum support and the minimum confidence. This algorithm discovers frequent itemsets of new database by AprioriTidList algorithm, classifies and prunes candidate itemsets in effective ways. Therefore,the times of scanning original and new databases are decreased, and the efficiency of updating association rules is improved. The experimental result shows the feasibility and effectiveness of this algorithm. |
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| Keywords: | Data mining Association rule Incremental updating AprioriTidList algorithm |
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