提高关联规则增量挖掘效率：删A算法

本文档主要探讨了一种针对关联规则的增量数据挖掘算法，发表于2006年的学术期刊上，作者是宋中山、成林辉和吴立峰，来自中南民族大学计算机科学学院。论文的标题为"一种基于关联规则的增量数据挖掘算法"，它针对的是在数据集发生变化时，如何有效地更新挖掘出的关联规则的问题。 在文中，作者首先分析了两个已有的增量更新挖掘算法——FUP和IUA。他们指出这两个算法在处理大规模数据和频繁的更新过程中存在效率低下的问题。FUP和IUA在处理新数据时，需要重新计算整个数据集，这在数据量大或者更新频繁的情况下，计算成本极高，无法满足实时或高效的数据挖掘需求。 为了改进这一状况，作者提出了一个名为"删A"的新算法。该算法的设计目标是通过只对新加入的数据进行局部计算，而非全量扫描，从而显著提升增量更新的效率。"删A"算法通过优化数据处理策略，减少了不必要的计算，使得关联规则的挖掘更加针对性和高效。 为了验证删A算法的有效性，作者进行了详尽的测试。测试结果显示，删A算法在处理增量数据时表现出极高的效率和可行性，尤其是在处理大量数据和频繁更新的场景下，算法的性能优势明显。这对于实际应用中的数据挖掘任务，尤其是实时数据分析和在线学习系统具有重要意义。 此外，本文还涉及到了相关的关键词，如数据挖掘、关联规则、增量更新以及LIU A算法，这些都是理解本文研究内容的关键概念。最后，论文的分类号和文献标志码表明，这篇文章属于自然科学领域，特别是计算机科学与信息技术的研究范畴。 这篇论文不仅提供了对现有增量关联规则挖掘算法的深入剖析，还提出了一个创新且实用的解决方案，对于提高数据挖掘的效率和实用性有着重要的理论和实践价值。