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基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用
引用本文:
刘绍清.基于频繁项集分类统计的增量式关联规则应用[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2015,32(12):43-47.
作者姓名:
刘绍清
作者单位:
福州职业技术学院 计算机系,福州 350002
摘 要:
针对商业交易数据构成项目繁多、动态数据增加量大、历史数据量更大的特点,根据频繁项集的商业特征,分为新生、成熟、老化、过期4种类型并分类统计;提出了基于分类统计增量地挖掘新增业务数据中关联规则的算法,算法只需两次扫描新增数据库,无需扫描历史数据库,算法将发现的规则按照其反应的商业特征分为4种类型:新生规则、成熟规则、老化规则、过期规则,在提升规则内容识别效率的同时,强化规则特点的识别能力。
关 键 词:
频繁项集分类
统计信息
增量式更新
关联规则分类
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