相联规则增量算法研究  

On the Algorithm for Discovering Update Association Rules

作　　者：李雄飞[1] 臧雪柏[1] 刘光远[1] 苑森淼[1] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130025

出　　处：《小型微型计算机系统》2002年第11期1387-1389,共3页Journal of Chinese Computer Systems

基　　金：国家自然科学基金 ( 6 98730 19)资助 ;吉林省自然科学基金 ( 19990 5 2 8)资助

摘　　要：相联规则模型可以用于在海量数据库中发现有价值的知识 ,各种求解相联规则的算法都需要较大的计算量 .随着时间推移 ,数据库中的数据也随之发生变化 .由于原先发现的规则已经过时 ,需要重新在数据集中挖掘规则 .本文通过向数据库中不追加数据的方法研究孕育在数据库中的相联规则变化情况 .在借鉴 FUP等算法的基础上 ,充分利用前次挖掘中获得的有关信息 ,提出用于再次挖掘的相联规则增量算法 Super FU P.该算法核心思想是更多地注重新增数据集 ,有效利用前次挖掘信息 ,仅仅对整个数据库扫描一次就能达到求解更新相联规则的目的 ,提高了相联规则增量算法的效率 .Association rules are playing important role in KDD.A lots of rules have been found from VLDB. Data scale and knowledge could be changed during the time.So we must study update association rule.In this paper,SuperFUP is presented after studying the algorithm of SUP.It need pass whole database only once.We have down almost whole work on new data(db) based on calculate multi-segment support ,because all of candidate set in old data(DB) are known.

关 键 词：数据挖掘 相联规则 增量算法 数据库 

分 类 号：TP311.13[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]