增量式關(guān)聯(lián)規(guī)則更新算法研究.pdf

1、在關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的實(shí)際應(yīng)用中，用于挖掘的數(shù)據(jù)常發(fā)生增加、減少和修改等數(shù)據(jù)更新，并且，用戶為了得到感興趣的關(guān)聯(lián)規(guī)則也常調(diào)整最小支持度和最小置信度這兩個(gè)閾值。此時(shí)，傳統(tǒng)的做法是用新的數(shù)據(jù)集和閾值按原來的挖掘算法重新再做一次計(jì)算，這樣，上一次的計(jì)算結(jié)果就白白浪費(fèi)了。因此，關(guān)聯(lián)規(guī)則的增量更新問題成為關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中的一個(gè)重要問題，它關(guān)心的是當(dāng)原始數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)或者最小支持度、最小置信度發(fā)生變化時(shí)，如何充分利用以前的挖掘結(jié)果來高效的獲得理想的關(guān)聯(lián)規(guī)則

2、。所以如果關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法能充分利用前次挖掘結(jié)果來加速本次挖掘過程，而不是簡單地將關(guān)聯(lián)規(guī)則算法重新作用于整個(gè)事務(wù)數(shù)據(jù)庫。那整個(gè)挖掘過程的效率可得到大幅度的提高，尤其對給定大型數(shù)據(jù)庫中的海量數(shù)據(jù)，更可取的是增量式更新數(shù)據(jù)挖掘。應(yīng)用增量式更新挖掘算法漸增地進(jìn)行知識(shí)更新，修正和加強(qiáng)先前已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的知識(shí)可以說是一個(gè)誘人的目標(biāo)。因此，研究增量式關(guān)聯(lián)規(guī)則更新挖掘算法具有很重要的實(shí)用意義。
　　 本文就是針對增量式關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘更新算法展開研究，

3、其主要工作可以概括為：
　　 ①綜合前人的工作，根據(jù)相關(guān)的文獻(xiàn)，綜述了關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法。重點(diǎn)研究了基本類型的經(jīng)典關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法，分析各自的優(yōu)缺點(diǎn)；分析算法中頻繁項(xiàng)集的搜索策略；總結(jié)了基于經(jīng)典算法的各種改進(jìn)優(yōu)化策略。
　　 ②分析了一種增量更新算法—NewQAIS算法，舉例說明了該算法的使用。并把它與Apriori算法進(jìn)行了分析比較。
　　 ③針對NewQAIS算法的缺點(diǎn)，提出了改進(jìn)優(yōu)化策略。在此基礎(chǔ)上提出了一種

4、改進(jìn)算法-OFIUA(Ordered Forst Incremental Updating Algorithm)。
　　 OFIUA算法引入了矩陣思想，通過一次掃描事務(wù)數(shù)據(jù)庫將其轉(zhuǎn)化為0-1矩陣，用向量的內(nèi)積運(yùn)算計(jì)算項(xiàng)集的支持?jǐn)?shù)，大大提高了運(yùn)算效率。分析NewQAIS算法中項(xiàng)集的構(gòu)成特點(diǎn)，指出了算法中在生成項(xiàng)集和查找方面的不足，OFIUA算法引入了有序森林的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。有序森林里的有序樹相互獨(dú)立，提高了利用Apriori算法的ap