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摘要:
关联规则的开采是一个重要的数据开采问题.目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则,而对关联规则维护问题的研究工作却很少.在用户开采关联规则的交互过程中,为了找到真正令其感兴趣的规则,用户将需要不断调整两个描述用户兴趣程度的阈值:最小支持度和最小可信度.本文提出了两种增量式更新算法--IUA(incremental updating algorithm)和PIUA(parallel incremental updating algorithm),用来解决这一关联规则高效维护问题.
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文献信息
篇名 关联规则的增量式更新算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 数据开采 知识发现 关联规则 增量式更新 频繁项目集
年,卷(期) 1998,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 0
页数 分类号 TP311.13
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯玉才 华中理工大学计算机系 27 736 10.0 27.0
2 冯剑琳 华中理工大学计算机系 1 532 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (0)
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节点文献
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1998(0)
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研究主题发展历程
节点文献
数据开采
知识发现
关联规则
增量式更新
频繁项目集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
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