EIUA：一种改进的关联规则增量维护算法

"论文研究-改进的增量式关联规则维护算法.pdf" 本文主要探讨的是在数据挖掘领域中关联规则挖掘的重要组成部分——增量式关联规则维护算法的改进。传统的关联规则挖掘算法，如Apriori等，在面对大规模数据集时，效率较低，尤其是在数据库动态变化时，需要重新计算所有规则，这消耗大量计算资源。针对这一问题，研究者提出了IUA（Incremental Update Algorithm）算法，但该算法存在不足和错误。 作者陈丽和陈根才在分析IUA算法的基础上，首先指出了其存在的问题。IUA算法在处理最小支持度和支持度阈值变化时，可能无法有效地更新已发现的关联规则，且在某些情况下可能导致错误的结果。支持度是衡量项集频繁程度的指标，而置信度则是评估规则可靠性的标准。当这两个阈值改变时，原有的关联规则可能不再满足新的条件，需要快速、准确地更新。 为了改进这些问题，作者提出了EIUA（Enhanced Incremental Update Algorithm）。EIUA算法的核心是在数据库D保持不变的情况下，当最小支持度和最小置信度发生变化时，能够高效地更新关联规则。该算法通过引入更精细的数据结构和优化的更新策略，减少了不必要的重新计算，提高了算法的运行效率。 在实际应用中，数据库的大小和频繁项集的数量可能会导致关联规则维护的复杂性急剧增加。因此，EIUA算法的设计目标是减少这种复杂性，确保在阈值变化时能够快速响应。实验结果证明，EIUA算法在处理阈值变化时相比IUA具有更高的效率和准确性，展示了其在关联规则维护方面的有效性和优越性。 关键词中的“关联规则”是指在交易数据中寻找频繁出现的项集以及基于这些项集形成的规则；“最小支持度”是定义频繁项集的阈值，低于此值的项集将被排除；“增量式维护”指的是仅处理数据变化部分，而非重新处理整个数据集；“频繁项目集”是指在数据集中出现次数超过最小支持度的项集。 这篇论文的研究成果对大数据环境下的实时数据分析和决策支持有着重要的价值，为关联规则挖掘提供了更为高效的维护手段，有助于提升数据挖掘的效率和准确性。