AprioriTid基础上的关联规则增量更新算法研究

"基于AprioriTid的关联规则增量式更新算法 .pdf" 本文主要探讨了在事务数据库D保持不变的情况下，如何基于AprioriTid算法实现关联规则的增量式更新，尤其是在最小支持度和最小可信度发生变化时。关联规则挖掘是数据挖掘的重要组成部分，其目的是从大量数据中找出有意义的关系或模式。 AprioriTid是一种经典的频繁项目集挖掘算法，它以高效的事务处理能力著称，只需要扫描一次事务数据库即可找到所有的频繁项目集。在关联规则挖掘中，频繁项目集是基础，它们是那些在数据库中出现次数超过预设阈值的项目组合。支持度和可信度是评估关联规则强度的两个关键指标，支持度表示规则覆盖的事务比例，可信度则表示在包含前提X的事务中，同时包含结论Y的比例。 文章首先介绍了关联规则的基本概念，包括项目集、交易、支持度和可信度等基本术语。关联规则X⇒Y的形式表示X和Y之间的关系，支持度和可信度分别衡量了规则在数据库中的普遍性和强度。 针对关联规则的更新问题，文章特别关注了第三类问题，即在不改变数据库内容的前提下，调整最小支持度和最小可信度导致的规则更新。这类问题在实际应用中尤为常见，因为用户可能需要根据新的需求或业务场景调整阈值。传统的关联规则挖掘方法在这种情况下需要重新计算整个频繁项目集，效率低下。 作者饶天贵和杨燕提出了一个基于AprioriTid的增量式更新算法，该算法能够在支持度和可信度变化时，仅针对受影响的部分进行更新，从而显著提高了效率。具体实现过程中，算法会维护一个规则库，当阈值改变时，仅对规则库中的规则进行检查和调整，而不是重新计算整个数据库。 通过这种方法，可以有效地应对数据挖掘环境中的动态变化，确保关联规则的及时性和准确性。此外，文章还可能讨论了算法的优化策略、时间复杂度分析以及实验验证等方面，以证明其在性能和实用性上的优势。 总结来说，这篇论文对AprioriTid算法进行了扩展，以适应关联规则在支持度和可信度变化情况下的增量更新需求，对于提高大数据环境下的关联规则挖掘效率具有重要意义。