数据挖掘技术作为一种用于从大规模数据集中提取潜在有用的信息和知识的技术，越来越得到广泛的研究和应用。而关联规则挖掘作为最初......

关联规则的更新算法就是在数据集规模D、最小支持度s或最小置信度c发生变化时发现新规则的算法.本文主要研究的是在数据集规模D、......

数据挖掘作为一种从海量数据背后获取知识的技术,如今已得到了广泛的应用。关联规则挖掘是数据挖掘的一个重要分支,也是最先研究的......

本文就数据库不变,最小支持度发生变化的情况下,关联规则的维护问题进行研究,提出了一种新的增量式更新算法.......

关联规则挖掘是数据挖掘研究的一个重要方面,关联规则的高效维护算法研究是当前研究的热点.传统更新算法与Apriori算法框架一致,要......

本文对在事务数据库不变最小支持度发生变化的情况下的关联规则增量式更新算法(IUA)进行了分析;指出了该算法的不足之处;并在它的......

关联规则的高效维护算法研究是当前数据库研究的热点之一.本文研究了事务数据库中关联规则的增量式更新问题,提出了基于频繁模式树......

针对关联规则的维护问题，设计了一个高效的增量式更新算法ＦＩＵＡ，并将ＦＩＵＡ和已有的ＩＵＡ算法进行了比较，并通过实验证实了ＦＩＵＡ算法的高效性。......

关联规则是数据挖掘中的一个重要研究内容。目前已经提出了许多用于高效地发现大规模数据库中的关键规则的算法，而对已发现规则的更......

提出一种称为FIMS(fast incremental mining of sequential patterns)的序列模式增量式更新算法,处理因数据库的更新而引起的序列......

对在事务数据库不变的情况下，如何进行关联规则的维护问题进行了探讨，提出了一种高效的增量式更新算法。......

数据挖掘是当今国际人工智能和数据库研究的新兴领域，而关联规则的更新是数据挖掘的一个重要研究内容。文章提出了IUAR算法，用于解决......

首先提出了一个新的概念一后备频繁项目集,其次给出了一种新的增量式更新算法NEWFUP,最后介绍了在某中小型商业企业的事务数据库中......

对现有关联规则更新算法中的增量式更新算法进行分析，发现在决策者优先关注最大频繁项目集的情况下，该算法不能以较少的数据库遍历次......

关联规则是数据挖掘中的重要研究内容之一。目前，已经提出了许多算法用于高效的发现大规模数据库中的关联规则，但是对关联规则的维护......

提出了一种新的量化关联规则挖掘算法QAR及其增量式更新算法IUQAR.算法以模糊集理论为基础,利用模糊概念表示量化属性属性间的关联......