基于关系数据库的关联规则挖掘算法DB-growth

作     者：白似雪 段仕林 梅舒 BAI Sixue;DUAN Shilin;MEI Shu

作者机构：南昌大学信息工程学院江西南昌330031 

基　　金：国家自然科学基金项目(62162049) 

出 版 物：《南昌大学学报（理科版）》 (Journal of Nanchang University(Natural Science))

年 卷 期：2015年第39卷第1期

页      码：25-30 38页

摘      要：从大数据中挖掘隐藏的、多维的有价值的关联规则具有广泛的应用价值。关联规则挖掘经典算法Apriori存在重复扫描数据库并产生大量候选项集的瓶颈问题,FP-growth算法虽不产生候选集,但FP-tree不支持大数据的存储与遍历,不能有效支持大数据挖掘;另外,Apriori以及FP-growth算法实施增量挖掘都需要重构关联规则,不适用于增长型事务数据挖掘。针对这些问题,设计基于关系数据库表SourceIndex的DB-growth算法,采用模式组合生成模式串的方式,更新数据库构建频繁集,有效地提高了关联规则的挖掘效率,同时对增量挖掘及深度挖掘也能得到较好的支持。

主 题 词：关联规则挖掘 Apriori算法 FP-growth算法 DB-growth算法 增量挖掘 深度挖掘 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 

D　O　I：10.13764/j.cnki.ncdl.2015.01.006

馆 藏 号：203387685...