一種基于搜索算法的關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)及其更新研究.pdf

1、挖掘關聯(lián)規(guī)則及規(guī)則的更新是數(shù)據(jù)挖掘領域的一個重要研究方向。目前已經(jīng)提出了許多用于高效地發(fā)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)庫中關聯(lián)規(guī)則的算法，這些算法都有各自的特點?；诓煌年P聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法有不同的規(guī)則增量更新算法。本文首先介紹了一種基于搜索算法的關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)算法——QAIS算法，通過把它與基于層次算法Apriori算法進行比較，可以知道該算法有優(yōu)于Apriori算法的方面。論文還分析了關聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)中項集的組成特點，指出了QAIS算法中的不足之處：首先是該

2、算法在生成項集及獲取項集支持度方面效率較低；其次該算法雖然提出了整合項集的概念，但卻沒有明確提出使用一個什么樣的方法去實現(xiàn)其功能。根據(jù)以上對QAIS算法的認識，論文有針對性的提出了解決的方案，形成了NewQAIS算法。相對于QAIS算法，NewQAIS算法有自己的特點，該算法不但更適合于關聯(lián)規(guī)則的發(fā)現(xiàn)，而且還適合于高效地更新關聯(lián)規(guī)則。以NewQAIS算法為基礎，本文提出了新的更新算法，該算法屏棄了其他更新算法要逐一計算項集支持度來判斷項