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题名基于扩展自然序树的概化关联规则增量挖掘方法
被引量：8
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作者
毛宇星
施伯乐
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机构
复旦大学计算机科学技术学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第3期598-606,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(90818023)
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文摘
概化关联规则挖掘作为数据挖掘领域一个重要的拓展性研究课题,首先提出了一种概化扩展自然序树(generalized extended canonical-order tree,GECT)结构及其增量挖掘算法GECT-IM.该算法对原始分类事务数据库只扫描一次,就可以将所有交易信息映射至一棵压缩格式的GECT,然后通过对更新交易数据集扫描得到更新数据集中各项集的计数,结合相关性质及运算就可以发现大部分更新后的概化频繁项集;其次,针对GECT规模较大以及GECT-IM 算法仍然可能需要遍历初始GECT树的局限,在界定数据库更新和重构概念的基础上,基于一种可量化度量的准最小支持度阈值,提出了一种改进的准频繁概化扩展自然序树(pre-large generalized extended canonical-order tree,PGECT)结构及其增量挖掘算法PGECT-IM.由于有效避免了对初始GECT进行遍历的情形,从而进一步提升了概化关联规则增量挖掘效率.实验证明,提出的概化关联规则增量挖掘算法 GECT-IM 及其优化算法PGECT-IM,比现有增量挖掘算法具有更高的挖掘效率和更好的扩展性.
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关键词
分类数据
概化关联规则
增量挖掘
概化扩展自然序树
准频繁概化扩展自然序树
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Keywords
taxonomy
generalized association rule
incremental updating
generalized extended canonical-order tree（GECT）
pre-large generalized extended canonical-order tree（PGECT）
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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