动态关联规则挖掘提升PSS规划：案例研究与增量式更新策略

本文主要探讨了"动态关联规则挖掘辅助产品服务系统规划分析"这一主题，由耿秀丽、褚学宁和李玉鹏三位作者在《中国科技论文在线》上发表的首发论文中提出。他们关注的核心是利用数据挖掘技术，特别是Apriori算法，从不断更新的设计知识数据库中挖掘出用户需求（Customer Requirements, CRs）和设计需求（Design Requirements, DRs）之间的关联规则，以支持产品服务系统（Product Service System, PSS）的规划和分析。 Apriori算法作为静态数据库关联规则挖掘的常用方法，其基本原理是通过频繁项集的发现来推导出潜在的关联规则。然而，现实中的设计知识数据库并非一成不变，而是处于动态更新之中，这就要求关联规则库能够适应这种变化。为此，研究者们提出了一个改进的Apriori算法，结合增量式更新策略，旨在实时处理新数据并保持规则库的准确性。 这种改进的方法引入了一个名为"竞争集合"的数据结构，用于存储可能形成规则的新项集。通过加权策略，增量式更新算法能够更有效地评估和整合新数据，确保规则的发现和维护符合最新的设计知识。这种方法的优势在于提高了效率，减少了重复计算，并能快速响应设计知识的变化。 为了验证这个方法的有效性，作者以某计量泵企业的PSS规划设计为例进行实证分析。通过对比传统静态方法和动态关联规则挖掘，结果显示，新的方法能够在满足实时性的同时，更准确地捕捉到用户和设计需求间的动态关联，从而为PSS的规划提供更有价值的信息支持。 这篇文章深入探讨了如何将数据挖掘技术应用于不断变化的设计环境中，以提升产品服务系统的规划质量。这对于企业在快速发展的市场环境下优化产品设计和服务策略具有重要意义。同时，这项研究也为其他领域的动态数据处理和关联规则挖掘提供了新的思路和实践案例。