一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法  

Improved Incremental Updating Algorithm Based on Quantitative Association Rule

作　　者：牛成林[1,2] 李建强[2] 刘吉臻[1,2] 谭文[1] 杨婷婷[1] 

机构地区：[1]华北电力大学控制科学与工程学院,北京102206 [2]华北电力大学能源与动力工程学院,河北保定071003

出　　处：《小型微型计算机系统》2008年第11期1995-1998,共4页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金项目(E060107)资助

摘　　要：数据库动态变化后,会使原有的一些规则无效,同时又会加入一些新的规则.重新挖掘费时费力,通常采用增量式挖掘来解决这一问题.对于数值型属性数据库,提出一种改进的增量式数值型关联规则挖掘算法,用于解决最小支持度不变,而数据库动态变化后引起的规则维护问题.引入了隶属函数的概念,说明参数隶属度的确定问题,并通过实例演示算法过程.结果表明该算法可大幅提高效率并可正确揭示数据所蕴涵的知识,具有很好的实用性.Database are usually dynamic and incremental updating technique can maintain the rules. This paper proposed a new association rule mining algorithm to update the rules with the same minimum support when database are changed. The problem of subjection function is explained espeeially in this paper. And experiments show the algorithm can work well.

关 键 词：数据挖掘 增量式算法 数值型关联规则 隶属函数 

分 类 号：TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]