关联规则增量更新算法的研究与应用

"一种关联规则增量更新算法 (2009年)" 本文主要探讨了关联规则数据挖掘中的一个重要问题——如何在数据集发生变化时，高效地更新频繁项目集。关联规则挖掘是数据挖掘的一个核心分支，它旨在发现数据集中项目之间的有趣关联。频繁项目集是满足最小支持度和最小置信度条件的项目组合，这些项目在交易数据库中频繁出现。 传统的关联规则挖掘算法，如Apriori和AprioriTid，通常基于固定的数据库和最小支持度阈值寻找频繁项目集。然而，在实际应用中，数据库可能会随时间增长、记录被删除或支持度阈值需要调整，这使得对频繁项目集的更新成为必要。重新进行完整的挖掘过程既耗时又效率低下，因此，提出了增量更新算法来应对这一挑战。 文章提出了一种改进的增量更新算法，该算法专注于在最小支持度保持不变，但数据库D增加了一个数据集db的情况下，有效地更新关联规则。这种算法旨在利用已有的挖掘结果，减少计算成本，提高更新速度。 算法的主要思路是利用已知的频繁项目集和新加入的数据，通过一定的策略只处理受影响的部分，而不是重新计算整个频繁项目集。这包括识别哪些项目因为新数据而变得不频繁，以及哪些新的频繁项目可能由此产生。通过对新数据的影响范围进行限制，可以显著降低计算复杂性。 实验结果证明了该算法的有效性和效率。它能够在数据集动态变化的环境中，快速适应并更新频繁项目集，这对于实时数据挖掘和大数据环境下的决策支持具有重要意义。 关联规则的更新算法不仅对于数据库管理和信息系统的性能优化至关重要，还对诸如市场篮子分析、模式发现、推荐系统等应用领域有深远影响。通过高效的更新机制，可以更好地跟踪数据的动态变化，为决策提供更及时和准确的信息。 这篇论文贡献了一种新的关联规则增量更新方法，对于处理大规模、动态变化的数据集提供了理论支持和实践指导，推动了数据挖掘领域的进一步发展。其方法的有效性和实用性对于后续的研究和实际应用具有重要的参考价值。