一种改进的关联规则的增量式更新算法

• 作者: 上官秋子 唐璐 江红
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 关联规则 增量式更新
• 年，卷（期）: 2012,（4）
• 所属期刊栏目: 人工智能与识别
• 页码范围: 246-248
• 分类号: TP311.138
• 字数: 6860字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2012.04.068

摘要

增量关联规则挖掘的主要思想是在原有规则的基础上,去除那些不满足条件的旧规则,发现满足条件的新规则,目的是尽量减少计算量.增量规则算法主要解决两类问题,即最小支持度的更新和数据库的更新.目前大多数算法对上述两个条件只更新其中一个,另一个保持不变,而实际应用中往往需要两者都更新.通过对数据挖掘中的IUA算法和FUP算法的分析和研究,提出IFU算法,用于解决数据库和最小支持度均发生改变时关联规则的增量式更新问题.相对于IUA算法和FUP算法以及基于他们改进的算法,该算法不仅扩展了更新条件,而且减少了对事务数据库和新增数据库的扫描次数.模拟实验表明IFU算法提高了更新效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江红	华东师范大学信息科学技术学院	53	553	11.0	22.0
2	唐璐	华东师范大学信息科学技术学院	1	17	1.0	1.0
3	上官秋子	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	17	1.0	1.0