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1、上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文關(guān)聯(lián)規(guī)則增量式更新算法的研究姓名:陳勁松申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):計(jì)算機(jī)應(yīng)用指導(dǎo)教師:施小英2002.2.1’上海交通大學(xué)碩士學(xué)位論文重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫(kù),這導(dǎo)致算法的效率不能適應(yīng)某些場(chǎng)合的需要。本文結(jié)合搜索類算法的長(zhǎng)處,提出一種基于兩次掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法TSIUA算法。和經(jīng)典算法的基于候選集生成的循環(huán)掃描數(shù)據(jù)庫(kù)不同,TSIUA算法只需兩次掃描數(shù)據(jù)庫(kù),在第一次掃描時(shí)估計(jì)頻繁項(xiàng)目集,而在第二次掃描時(shí)求精得出精確頻
2、繁項(xiàng)目集。由于掃描次數(shù)少,該算法具有潛在的極大的性能改善余地。TSIUA算法的關(guān)鍵在于第一次掃描時(shí)對(duì)頻繁項(xiàng)目集的估計(jì)和修剪。根據(jù)算法的需要,本文還提出了一種高效存儲(chǔ)處理頻繁項(xiàng)目集集合的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)一頻集樹,并介紹了在頻集樹上的操作。最后在模擬數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上以實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了TSIUA算法的性能,比經(jīng)典算法的性能有明顯的改善。TSIUA算法不僅適用于數(shù)據(jù)庫(kù)中關(guān)聯(lián)規(guī)則的初次挖掘以及增量更新,而且在大規(guī)模數(shù)據(jù)庫(kù)挖掘,長(zhǎng)模式挖掘和高支持度情況下,其性能優(yōu)越
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