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增量关联规则挖掘研究综述
增量关联规则挖掘研究综述
摘要：随着信息技术的迅速发展，大量的数据被积累和存储起来。关联规则挖掘是数据挖掘领域的重要方法之一，旨在从数据集中发现项集之间的关联关系。而增量关联规则挖掘作为传统关联规则挖掘的一个扩展，针对数据集的增量更新提供了一种高效的方法。本文对增量关联规则挖掘的研究进行了综述，主要包括增量关联规则挖掘的概念、算法和应用等方面的内容。希望对相关领域的研究者提供一些参考和启示。
关键词：增量关联规则挖掘，数据挖掘，关联规则，项集，数据集
1.引言
随着互联网、社交网络和物联网等信息技术的快速发展，大量的数据被积累和存储起来。这些数据蕴含着重要的信息，通过分析这些数据可以帮助我们了解用户行为、市场趋势、产品推荐等。关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要方法之一，广泛应用于市场篮子分析、商品推荐和生物信息学等领域。然而，传统的关联规则挖掘算法存在着计算效率低、内存开销大等问题。
2.增量关联规则挖掘的概念
增量关联规则挖掘是一种在数据集发生变动时，通过对原有模型的增量更新和优化，挖掘出新的关联规则。增量关联规则挖掘的核心思想是基于上一次的关联规则结果，通过增量更新的方式快速获取新的关联规则。这种方法大大减少了计算和存储的开销，提高了关联规则挖掘的效率。
3.增量关联规则挖掘的算法
3.1增量关联规则挖掘的流程
增量关联规则挖掘的流程一般包括：初始化、增量更新、支持度计算、置信度计算和后处理等步骤。首先，初始化时需要读取原有的关联规则模型；然后，根据新的数据集进行增量更新；接着，计算支持度和置信度；最后，对于新挖掘出的关联规则进行后处理，如去重和剪枝等。
3.2增量关联规则挖掘的算法分类
根据增量关联规则挖掘的核心思想和具体实现方式，可以将其算法分类为三类：基于扩展的方法、基于修剪的方法和分布式方法。基于扩展的方法是在原有关联规则的基础上通过扩展来发现新的关联规则；基于修剪的方法是通过修剪原有关联规则来减少计算和存储开销；分布式方法是利用并行计算的思想，将关联规则挖掘任务分布到多台计算机上并行处理，提高运算速度。
4.增量关联规则挖掘的应用
增量关联规则挖掘在许多领域都有着广泛的应用，例如：市场篮子分析、商品推荐、社交网络分析和生物信息学等。通过增量关联规则挖掘，可以更及时地发现用户行为和市场趋势，为企业决策提供参考依据，提高商业竞争力；同时，在生物信息学等领域中，增量关联规则挖掘也能够为疾病的预防和治疗提供重要的指导和解决方案。
5.总结与展望
本文对增量关联规则挖掘的研究进行了综述，并介绍了其概念、算法和应用。通过对相关文献的分析和总结发现，增量关联规则挖掘在提高关联规则挖掘效率、减少计算开销方面具有重要的研究价值。然而，目前关于增量关联规则挖掘的研究还相对较少，仍存在一些问题需要解决，如对于大规模数据集的增量挖掘方法、关联规则模型的增量更新和优化等。未来的研究可以从这些方面入手，进一步提高增量关联规则挖掘的效率和准确性。
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