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关联规则增量更新算法研究与应用的中期报告
本报告是对关联规则增量更新算法研究与应用的中期研究进展进行的介绍和总结。本项目旨在研究如何针对数据流环境中频繁变化的数据，高效地更新和维护关联规则，形成能够适应数据流环境的关联规则挖掘算法。
首先，针对现有的关联规则挖掘算法在数据流环境下存在的不足，在算法的设计和流程上提出了多项改进。其中包括采用动态哈希表来存储频繁项集，以提高频繁项集的查找效率；引入基于置信度阈值的快速剪枝策略，减少候选项集的生成和计算，优化算法的效率和准确性；并设计了针对高维数据的基于属性相关性的特征选择方法，降低数据维度的同时提高算法的准确性和泛化性能。
接着，通过对多组数据集的实验验证，证明了改进后的关联规则增量更新算法的高效性和准确性。实验结果表明所提出的算法能够降低频繁项集的计算和存储开销，在不影响算法效果的同时提高了算法的运行速度；同时，所挖掘出的关联规则具有较高的准确性和泛化性能，在实际应用中具有很高的应用价值。
最后，结合实际应用场景，介绍了本项目的应用案例，包括对超市销售数据的关联规则挖掘等。通过实际应用证明，本算法能够在数据流环境下应对高并发、高量级的数据变化，实现实时的关联规则挖掘和更新，对于商业智能决策等领域具有很高的应用价值。