一种改进的关联规则增量式更新算法

增量式更新算法能充分利用已挖掘出的知识来提高挖掘效率,是数据挖掘高效算法研究中一个主要方向.本文首先分析了经典的关联规则增量式更新算法FUP(Fast Updating algorithm)算法的不足,提出了一种改进的关联规则增量式更新算法IIUA(Improved Incremental Updating Algorithm),极大地降低了存储空间和挖掘时间需求,从而提高了整个关联规则挖掘的效率.     

改进的关联规则增量式更新算法

发现频繁项集是数据挖掘应用中的关键问题,发现过程的高花费要求对增量数据挖掘算法进行深入研究.考虑保持最小支持度不变,一个事务数据集d动态的添加到事务数据库D中时,利用基于矩阵的MFUP(Matrix_Fast_Update)算法生成事务数据库D U d中的频繁项集.     

一种新的关联规则挖掘算法

对关联规则的挖掘算法进行了讨论，提出了一种基于集合枚举树的关联规则挖掘算法．由于该算法产生的侯选项目集为最小侯选项目集，不需要修剪，因而提高了算法的效率。     

面向数据删除的关联规则更新算法

针对数据删除的关联规则的更新问题，提出了一种新的算法，该算法充分利用了保留下来的原数据库中所有项目的计数以及挖掘出来的最大频繁项目集及其计数，找出更新后的数据库中新增的频繁一项集和被删除的原频繁一项集，进而挖掘出更新后的关联规则。     

一种最小支持度变小的关联规则更新算法

关联规则更新算法EUA（Efficient Updaring Algorithm）用于解决新最小支持度s’小于原最小支持度s的关联规则更新问题。算法吸取Apriori算法的优点，主要从生成尽可能少的候选项目集方面考虑，提高算法的效率。     

基于现有数据挖掘结果的关联规则更新算法

Apriori算法是整个关联规则算法的基础.它必须对数据库进行重复性扫描.效率低,耗时巨大.针对关联规则的维护问题,提出利用已生成关联规则的挖掘结果进行更新的算法,仅需对数据库进行两次扫描,提高了关联规则的更新效率.     

关联规则挖掘算法分析与比较

由于数据挖掘的数据量巨大，导致关联规则挖掘中产生大量的频繁项目集。在分析经典的Apriori算法和AprioriTid算法的基础上，对Apriori和AprioriTid算法进行了分析与比较，探讨了在关系数据库环境下实现关联规则挖掘的方法。     

关联规则挖掘算法研究综述

基于关联规则挖掘算法的研究现状,对几种经典的关联规则挖掘算法进行了重点介绍,如Apriori、FP-Growth、QDT等。通过对几种典型算法的步骤及主要思想进行详细阐述,提出了这几种算法的优缺点及目前研究面临的主要问题,为关联规则挖掘算法的优化研究提供了借鉴。     

关联规则中一种负增量更新算法的探讨

针对关联规则负增量更新的挖掘问题,提出了一种高效的关联规则负增量更新算法,即NIUA。该算法充分利用原数据库中已有的频繁项集、所有1-项集来生成最小非频繁项集;并采用选样等策略求出删减数据后的频繁项集。整个算法只需扫描删减后的事务数据库一遍,从而提高了关联规则的更新效率。     

快速更新挖掘最大频繁项集

更新挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题，其发现过程的高花费要求对高效更新挖掘算法进行研究，提出了一种快速的更新挖掘最大频繁项目集算法，其能够在原有挖掘结果的基础上，有效地挖掘出更新后的数据库中隐含的新最大频繁项目集．     

基于FP-Tree的最大频繁项目集综合更新算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,其挖掘过程的高花费要求对高效更新算法进行深入研究。为此,我们在改进频繁模式树(FP-Tree)的基础上提出了处理最小支持度和数据库都发生变化时的最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximal Frequent Itemsets Algorithm)。通过对实验结果的分析可以看出,该算法在进行更新挖掘时具有很好的时空效率。     

关联规则挖掘的一种改进算法

关联规则的提取是数据挖掘中的重要研究课题,文章对关联规则提取中的Apriori算法进行了深入研究,指出了该算法的某些不足,提出了一种改进算法.     

频繁项集挖掘算法分析与比较

数据挖掘是目前数据库界广泛研究的课题,而频繁项集的挖掘是关联规则挖掘、序列模式挖掘、相关分析挖掘、聚类模式挖掘和回归模式挖掘等问题中的关键步骤.该文介绍了频繁项集挖掘算法的相关概念,对目前频繁项集挖掘典型算法进行了分析和比较,并作出了适当的评价.     

优化关联规则算法的方法研究

Apriori算法是关联规则挖掘技术中的一个经典算法。笔者通过对该算法的思想和性能分析,认为它存在两方面的不足。本文提出了一种提高频繁项集挖掘算法效率的优化方法。实验表明,该优化算法对提高频繁项集挖掘算法的效率是有效的。     

关联规则的并行挖掘算法

关联规则是数据挖掘的重要研究内容之一,而传统的串行算法已不能满足数据库空前发展的需求.本文提出了关联规则的并行挖掘算法,探讨了相关的数据结构,并对算法进行了定性分析.     

多层多维关联规则的增量更新算法

数据挖掘要在实际应用中发挥作用,高性能挖掘算法和数据挖掘软件平台是重要的技术基础。通过实例验证,提出了一种快速有效的多层多维关联规则增量更新算法。     

关联规则挖掘综述

介绍了当前关联规则挖掘的研究情况,分析了传统关联规则挖掘算法的不足．与此同时,介绍了几种优化算法．最后,展望了关联规则挖掘的未来研究方向．