高效增量式关联规则挖掘算法：EUAR的性能与应用

本文档深入探讨了在处理事务数据库增加记录时如何高效地维护关联规则的问题。针对现有算法的局限性，作者铁治欣和俞瑞钊在《浙江理工大学学报》2008年第25卷第2期上提出了一个创新的增量式更新算法——EUAR。EUAR算法的核心在于减少对已存储数据的频繁扫描，通过优化的候选集剪枝策略来提升执行效率。与同类算法相比，它旨在在大数据背景下，更有效地挖掘隐藏的规则，特别是在处理大量新增数据时，能够显著节省计算资源。 关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要组成部分，它关注的是数据集中项集之间的频繁模式和关联性。在这个过程中，大项集的处理是一个挑战，因为它们可能会导致搜索空间过大，从而降低算法的性能。增量式更新则是针对这种情况设计的一种策略，它允许算法在新数据到来时只对新旧数据的交集进行处理，而不是重新扫描整个数据库。 EUAR算法的优势在于其针对增量数据的高效处理能力，它通过动态调整处理策略，减少了对已有数据库的重复扫描，避免了不必要的计算，这对于实时或流式数据处理环境尤其有利。此外，算法还采用了有效的候选集剪枝策略，这是一种预处理技术，可以提前排除不可能生成规则的候选组合，进一步提高了算法的执行速度。 测试结果显示，EUAR算法在保持准确性的同时，明显提升了执行效率，证明了其在实际应用中的可行性和有效性。这项研究不仅对于提升关联规则挖掘的实时性能具有重要意义，也为其他领域的数据管理提供了一种新的思考角度和实用工具。 本文的工作不仅深化了我们对增量式更新在关联规则挖掘中的理解，而且为数据密集型环境中数据处理的优化提供了一个实用的解决方案，对于推动数据挖掘技术的发展具有积极的推动作用。