文献类型：期刊文章

作　　者：冯玉才[1] 冯剑琳[1]

机构地区：[1]华中理工大学计算机系

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家863高科技项目基金

年　　份：1998

卷　　号：9

期　　号：4

起止页码：301-306

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX1996、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：1999454799562)、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：关联规则的开采是一个重要的数据开采问题．目前已经提出了许多算法用于高效地发现大规模数据库中的关联规则，而对关联规则维护问题的研究工作却很少．在用户开采关联规则的交互过程中，为了找到真正令其感兴趣的规则，用户将需要不断调整两个描述用户兴趣程度的阈值：最小支持度和最小可信度．本文提出了两种增量式更新算法——ＩＵＡ（ｉｎｃｒｅｍｅｎｔａｌｕｐｄａｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ）和ＰＩＵＡ（ｐａｒａｌｅｌｉｎｃｒｅ－ｍｅｎｔａｌｕｐｄａｔｉｎｇａｌｇｏｒｉｔｈｍ），用来解决这一关联规则高效维护问题．

关 键 词：数据开采 知识发现 关联规则 增量式更新 数据库

分 类 号：TP311.13]