数据库中发现知识(knowledge discovery in databases,简称KDD).亦称数据发掘(data mining),是当今国际上人工智能和数据库研究的一个主要热点课题.相联规则更新算法能够有效利用以前的结果高效地生成改变后的数据库上的频繁项集,加快...
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数据库中发现知识(knowledge discovery in databases,简称KDD).亦称数据发掘(data mining),是当今国际上人工智能和数据库研究的一个主要热点课题.相联规则更新算法能够有效利用以前的结果高效地生成改变后的数据库上的频繁项集,加快规则的发现过程.可以说,实际应用的KDD系统中,应该采用相联规则的更新算法,而不是采用传统的相联规则算法.相联规则的更新算法有着重要的研究价值和应用价值.数据库的改变可以分为数据库中数据的增加和数据库记录的减少,相联规则的更新问题主要是针对数据库的这种变化研究如何提高更新算法的效率问题.相联规则的发现是一个反复的过程,在这一过程中用户需要不断地调整参数,以找到用户真正感兴趣的规则.传统的相联规则算法,在每次用户调整参数后,都需要重新扫描数据库发现更新的相联规则,而相联规则更新算法能够利用以前得到的结果,在参数调整后高效地发现更新后的相联规则.该文的主要内容就是研究并实现以上情况下的相联规则的更新算法.
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