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增量式关联规则更新算法研究
引言
关联规则挖掘是数据挖掘中重要的一环，它可以帮助我们从大规模数据中发现有意义的关系。然而，当数据集不断更新时，已经发现的关联规则可能不再准确或有用。因此，要求我们能够实时更新关联规则，以便更好地适应数据变化的需求。本文将探讨增量式关联规则更新算法的研究。
背景
传统关联规则挖掘算法，如Apriori算法，需要多次扫描数据集，因此效率较低。由此，基于该算法的关联规则更新也需要重新扫描数据以获取新的关联规则，其成本也很高。因此，为了对数据变化做出更快速、准确的响应，一些增量式更新算法逐渐被提出。增量式关联规则算法是指当数据集合发生改变时，使用增量式算法只需对数据的变化进行扫描，便可以更新现有的关联规则，并发现新的关联规则。
增量式关联规则更新算法
一般来说，增量式关联规则更新算法可以分为两类：基于预测的算法和基于增量的算法。
基于预测的算法基于历史数据集合，通过模型进行预测，以获得新的关联规则。基于预测的增量式关联规则算法采用建模技术来预测新数据中潜在的关联规则，与基于模型的算法有类似的思路。当新数据到来时，算法会根据历史数据的分布，利用模型对新数据集进行建模，预测出可能出现的关联规则。该算法优点在于可以减少计算量和空间占用，但是需要一个与数据相关的模型，而带来的计算误差和偏差也需要额外考虑。
而对于基于增量的算法而言，它则会使用新数据值增强窗口中已经存在的项目集或项，从而发现新的关联规则。其核心思想就是通过每次插入或删除单个事务来更新潜在的关联规则，以使其始终与最新的数据保持一致。
下面介绍三个基于增量式关联规则更新算法：TAPGrowth算法、IARA算法和VIPSM算法。
1.TAPGrowth算法
TAPGrowth（Time-awareAprioriGrowth）算法是一种时间感知的Apriori增量式算法。该算法通过在时间序列上分割原始数据并使用时间间隔对它们进行处理，从而提高了Apriori算法的性能。它将数据分为多个时间段，并为每个时间段建立一个位图以存储每个项的出现情况。对于新来的单个事务，它会被添加到当前的时间窗口中。当时间戳之间的间隔超过一定时间后，算法会从当前窗口中删除旧的事务，并启动一个新的时间段以包含恰好一个新事务。因此，TAPGrowth算法不仅对于抵御类别漂移具有很好的性能，而且支持快速插入和删除单个事务。虽然TAPGrowth是一种基于时间分片的算法，但它也适用于非时间序列数据。
2.IARA算法
增量式关联规则算法（IncrementalAssociationRulesalgorithm，IARA）是基于Apriori算法的增量式关联规则算法。IARA算法采用前导方式来更新关联规则。当新增一个事务时，IARA算法会首先计算出影响该事务的项集，同时利用Apriori算法来推出减少支持度的频繁项集。然后，算法会检查这些异常项集是否含有新的关联规则。因为IARA算法基于前导方式建立，新增的事务不会影响已存在的关联规则，因此该算法的效率高，同时还能够在增量数据集上进行准确的更新。
3.VIPSM算法
VIPSM（Verticalincrementalprecedencematrix）算法是一种针对垂直数据集的增量式关联规则算法。VIPSM算法基于先决条件的数值和相对位置，计算出规则的置信度并利用倒排列表来更新关联规则。在增量性更新的过程中，VIPSM算法会更新新的支持度、置信度和频率，并根据它们来更新相关的关联规则。此外，该算法还使用了在内存中反向索引项集的技术，这使得算法能够处理大量维度而不会浪费空间。
总结
增量式关联规则更新算法是一种有效的方法，能够实现在数据增量更新时发现新的关联规则，同时可以节省时间和资源，并且需要妥善处理常见的漂移问题。在增量式关联规则算法中，基于预测的算法和基于增量的算法都有了不断的突破与创新，不同的算法也有着各自的优缺点。使用增量式关联规则更新算法可以保证数据分析结果的准确性和实时性，在数据增量更新场景下具有广泛的应用前景。