哈希增量算法：高效挖掘关联规则的革新策略

本文主要探讨了"基于关联规则的增量更新算法"这一主题，发表于2010年的武汉理工大学学报，由吴立锋、侯睿和王江晴三位作者从中南民族大学计算机科学学院提出。论文针对传统的数据挖掘算法在处理大量数据时存在的问题，如需多次迭代扫描、数据库更新和最小支持度调整时的同步性缺失，以及复杂的数据结构，提出了哈希增量数据挖掘算法（HIUA）。 哈希增量数据挖掘算法的主要创新点在于其设计上的高效性和简洁性。它克服了传统方法的局限，仅需对数据库进行一次扫描，大大减少了计算时间和资源消耗。通过采用常见的哈希存储结构，HIUA算法的数据结构设计使得数据操作更为简便且易于实现。这种结构简化了算法的内部管理，提高了执行效率。 论文的关键点在于，增量更新策略使得数据挖掘过程在新数据到达时能够实时适应，而无需每次都重新计算整个数据集，这对于频繁更新的数据流环境尤其重要。最小支持度作为数据挖掘中的关键参数，在增量更新过程中也得到了优化处理，确保了算法的准确性和稳定性。 作者通过实验验证了HIUA算法的有效性和合理性。测试结果显示，与传统方法相比，该算法在处理增量数据时具有显著的优势，包括更快的响应时间、更低的存储需求和更高的资源利用率。因此，哈希增量数据挖掘算法为数据挖掘领域提供了一种新的、实用的解决方案，对于提升大数据处理的效率和灵活性具有重要的实际应用价值。 这篇文章深入研究了增量更新在关联规则数据挖掘中的应用，并成功地开发出一种高效、实用的哈希增量数据挖掘算法，对于数据挖掘技术的发展和实践应用有着积极的推动作用。