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题名高效的关联规则快速更新算法
被引量：3
- 1
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作者
谭军
卜英勇
杨勃
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机构
中南林业科技大学计算机学院
中南大学机电工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第4期146-148,共3页
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基金
国家自然科学基金No.50474052~~
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文摘
挖掘关联规则的两大经典算法Apriori和FP-tree算法都是以批处理方式处理所有事务。但在实际应用中,新事务频繁地出现,这就需要不断更新关联规则。为了提高更新效率,有效减少扫描原数据库的次数,基于次频繁项的概念,在快速更新频繁模式树(FUFP-tree)算法的基础上,提出了一种改进的算法。实验结果表明新算法具有良好的性能。
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关键词
关联规则
APRIORI算法
FP-TREE算法
快速更新频繁模式树
次频繁项
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Keywords
association rules
Apriori algorithm
FP-tree algorithm
FUFP-tree
pre-large itemsets
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种改进的增量挖掘算法
被引量：4
- 2
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作者
李春喜
赵雷
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机构
苏州大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第24期42-44,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61073061)
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文摘
Pre-FUFP算法基于次频繁项的概念有效处理了频繁模式树的更新,但当有次频繁项变成频繁项时,需要判定原数据库中哪些事务包含该数据项。为此,通过引入次频繁项对应原事务标识符的索引确定需要处理原数据库的事务,减少这一过程所消耗的时间,并用基于压缩FP-tree和矩阵技术代替原始FP-growth挖掘出频繁模式。实验证明该算法在时间效率上较Pre-FUFP有大幅度提高。
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关键词
频繁模式
次频繁项集
增量挖掘
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Keywords
frequent pattern
pre-large itemsets
incremental mining
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于PreHU-tree的高效用项集动态挖掘
被引量：2
- 3
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作者
葛娜
尹四清
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机构
中北大学计算机与控制工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第1期100-106,共7页
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文摘
针对效用增量挖掘算法在由1-频项生成n-频项时产生大量无用候选频项且不能同时挖掘变化和新增数据集的问题,基于次频繁项的概念,在prelarge-tree结构的基础上每个节点中增加事务加权效用和前缀项集链表,提出一种效用挖掘模式树(PreHU-tree)来挖掘变化事务集的高效用项集。通过搜索PreHU-tree各节点的事务加权效用和前缀项集链表直接确定n-频项,结合前缀项集链表中的项集支持度和项的外部效用挖掘变化式高效用频繁项集。实验结果表明,PreHUtree算法在数据更新后能够快速挖掘出高效用项集,具有良好的可扩展性。
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关键词
效用挖掘
次频繁项集
动态挖掘
preHU-tree
频繁项集
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Keywords
utility mining
pre-large itemsets
dynamic mining
preHU-tree
frequent itemsets
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分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于HFUFP-tree的增量挖掘算法研究
被引量：2
- 4
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作者
邹海
朱四红
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机应用与软件》
CSCD
2011年第9期102-105,共4页
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基金
安徽省高校自然科学基金项目(2005kj001)
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文摘
增量挖掘算法通常需要重复扫描原始数据库,现实中数据库大多很庞大且以增量形式增长,重新扫描数据库在挖掘过程中必然花费极高的成本。因此,研究一种不用重复扫描原始数据库的增量挖掘算法显得十分必要。提出一种新的算法,该算法以FUFP-tree(Fast Updated FP-tree)为基础,基于趋频项集和小项集来修改FUFP-tree结构,建立一种新的在逻辑上有层次的HFUFP-tree(Hierarchical Fast Updated FP-tree)结构,该结构能将所有的交易记录压缩在一棵树中,在数据更新后不要任何重新扫描或重建树状结构,便能快速地挖掘关联规则。
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关键词
HFUFP-tree算法
增量挖掘
趋频项集
小项集
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Keywords
HFUFP-tree algorithm Incremental mining pre-large itemsets Small itemsets
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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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