高效关联规则更新算法：处理变化事务数据库

本文主要探讨了在事务数据库D保持不变的情况下，针对项目集发生变化时的关联规则挖掘问题。关联规则是数据挖掘中的一个重要概念，它揭示了项集之间的频繁模式和关联性。当数据集中的项目集合发生增减时，传统的关联规则挖掘方法如Apriori算法需要重新计算所有规则，这在大规模数据集上可能导致效率低下。 吴文妹教授提出了两种创新的关联规则更新算法，旨在解决这个问题。这些新算法针对频繁项集的变化，能够在不重新运行整个Apriori过程的情况下，高效地维护关联规则。具体来说，一种可能是基于增量更新的方法，即只对新增加或删除的项目进行局部计算，以减少冗余和计算量。另一种可能涉及到规则的合并和拆分策略，根据旧规则和新项目集来判断规则的继续保持、修改或废除，从而节省时间和资源。 与传统的重新运行Apriori算法相比，这两种新的关联规则更新算法在效率上具有显著优势。它们能够在保持挖掘结果准确性的前提下，大大提高处理实时数据流或者动态数据环境中的关联规则挖掘任务。这对于商业智能、市场分析等领域，尤其是在实时决策支持系统中，具有重要的实际应用价值。 文中还强调了关键词的重要性，如数据挖掘、关联规则、频繁项集和更新算法，这些都是理解文章核心内容的关键术语。此外，该研究还被分类在计算机科学的TP311类别下，并获得了文献标识码A，表明其学术质量得到了认可。 总结来说，这篇2006年的论文提供了一种新颖且高效的关联规则挖掘方法，特别是在处理数据变化场景下，对于提升数据分析的实时性和效率具有突破性的贡献。通过对比和分析，读者可以了解到如何在处理动态数据时有效地管理和维护关联规则，这对于IT行业的发展和实践具有重要意义。