基于索引数组的频繁项集增量更新算法  被引量:1

Incremental Updating Algorithm of Frequent Itemsets based on Index Array

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作  者:严菲[1] 杨科华[1] 

机构地区:[1]湖南大学计算机与通信学院计算机科学与技术系,长沙410081

出  处:《微计算机信息》2010年第33期150-151,172,共3页Control & Automation

摘  要:针对以往的频繁项集增量式更新算法需要多次扫描原数据集,并产生大量冗余的候选项集,本文提出了一种快速的增量更新算法Index-FUP。该算法采用改进后的索引数组挖掘算法得到频繁项集,减少了候选集产生的数量和扫描原数据库次数。理论分析与实验结果证明,在事务数据库和最小支持度同时变化时,该算法具有较高更新效率和灵活性。Since the existing incremental updating algorithms of frequent itemsets require to scan the database many times, producing many redundant candidate items, we present a fast incremental updating algorithm, named the Index-FUP, to handle these two problems. This algorithm obtains the frequent itemsets by adopting an improved index array data mining algorithm, which can reduce the number of candidate itemsets and times of the databases scanning. Theoretical analysis and experimental results show that the algorithm is efficient and feasible when the minimum support change simultaneously with the transaction database.

关 键 词:索引数组 关联规则 频繁项集 

分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]

 

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