分布式数据库中约束关联规则的高效更新算法DUCAR

"分布式环境下约束性关联规则的快速更新 (2006年) - 吉根林 韦素云" 这篇论文关注的是在分布式数据库环境中的约束性关联规则的快速更新问题。关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要领域，它用于发现数据集中项之间的有趣关系，例如“如果顾客购买了产品A，他们也很可能会购买产品B”。在分布式数据库中，由于数据分布在不同的节点上，这种更新过程变得更加复杂。 论文提出了一个名为DUCAR（Distributed Update of Constrained Association Rules）的增量式更新算法，它包括两个子算法：ULFC（Update of Local Frequent Itemsets with Constraints，局部约束性频繁项目集更新）和UGFC（Update of Global Frequent Itemsets with Constraints，全局约束性频繁项目集更新）。这两个算法主要处理事务的增加和删除，这是数据库动态变化的两种常见情况。 向导集（Guide Set）的概念被引入到DUCAR算法中，作为指导更新过程的关键工具。向导集是一种预先计算的频繁项目集，用于加速后续的频繁项目集更新。通过利用原有的挖掘结果，DUCAR能够更有效地进行更新，减少不必要的计算。特别是，它从最高维度的频繁n项目集开始更新，并在过程中考虑约束条件，结合剪枝策略，以生成满足约束条件的候选项目集的最小集合。 论文中，DUCAR算法使用Java编程语言实现，并通过多组数据进行了性能测试。实验结果证实，与其它算法相比，DUCAR在保持高效性的同时，也具有可行性，能够在分布式环境下快速有效地更新约束性关联规则。 关键词涉及的主要概念包括：关联规则、项约束、约束性频繁项目集、频繁项目集更新以及分布式数据挖掘。这些是论文研究的核心内容，它们反映了在分布式系统中，如何高效地处理约束条件下的数据关联规则变化，以支持实时的数据分析和决策支持。