【摘 要】
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关联规则挖掘首要解决的是效率与伸缩性问题.由于数据挖掘任务所面对的数据集通常是由数以百万计的记录所构成的大型数据库或数据仓库,因此如何提高从大型数据库中挖掘关联规
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关联规则挖掘首要解决的是效率与伸缩性问题.由于数据挖掘任务所面对的数据集通常是由数以百万计的记录所构成的大型数据库或数据仓库,因此如何提高从大型数据库中挖掘关联规则的效率和伸缩性,以便有效的降低计算的复杂性、提高算法的运行速度,便成为关联规则挖掘研究中的核心问题.同时,在关联规则挖掘中存在的一个问题是,那些支持度高的规则往往不是有趣的规则,因为这些规则中的很大一部分都可以利用用户所掌握的领域知识预测出来;并且,用户有时只关心和某个项目相关的规则而不是全部的规则.这里就可以对要挖掘的规则进行约束,关联规则挖掘中最基本的约束是项目约束(除支持度和信任度外).Eclat算法与Apriori算法相比,在运行时间上提高了一个数量级.该文介绍了含有项目约束的关联规则挖掘,并以Eclat算法为原型,讨论了如何将项目约束引入关联规则挖掘过程的问题,给出了基于Eclat的Eclat+算法,并将此算法与基于Apriori的Reorder和Direct算法进行比较,从理论上证明了引入约束后的Eclat+算法可以大大提高算法的效率.
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