【摘 要】
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随着关联规则挖掘技术的发展,FP-Growth算法的优化与应用研究一直受到广泛关注。在数据量激增的大数据时代,每次增加数据集或调整最小支持度时都重新调用FP-Growth算法进行2
【机 构】
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中国船舶集团有限公司第八研究院,不详
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随着关联规则挖掘技术的发展,FP-Growth算法的优化与应用研究一直受到广泛关注。在数据量激增的大数据时代,每次增加数据集或调整最小支持度时都重新调用FP-Growth算法进行2次全量数据集扫描,将极大地限制FP-Growth算法的使用效率,无法高效支持用户进行探索式挖掘。本文针对数据库增加时最小支持度变大或变小的关联规则更新问题,通过研究FP-Growth算法的增量更新逻辑,设计一个关联规则挖掘模型,以实现对更新关联规则的高效挖掘。
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