【摘 要】
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传统的基于关联规则的挖掘算法采用的是统一的最小支持度,但是在实际的事务数据库中数据项的重要性是不同的。针对目前多支持度和增量式关联规则更新维护的局限性,提出一种基
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61070139)
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传统的基于关联规则的挖掘算法采用的是统一的最小支持度,但是在实际的事务数据库中数据项的重要性是不同的。针对目前多支持度和增量式关联规则更新维护的局限性,提出一种基于多支持度的增量式关联规则挖掘算法。允许用户根据不同项的重要性设置权值,有利于发现更多有趣的规则。采用矩阵的向量内积策略,结合动态剪枝,无需多次扫描事务数据库,不生成庞大候选集。实验结果验证了算法的有效性。
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