分布式开采多层关联规则的增量式更新算法

摘要：

在用户开采关联规则的交互过程中,为了找到真正令其感兴趣的规则,将需要不断调整两个描述用户兴趣程度的阈值;最小支持度和最小可信度.本文主要研究分布式环境下多层关联规则的增量更新问题,提出了一种快速有效的I_MLFDM算法,论述了它的原理、具体实现方法,性能分析说明它是有效.

关键词： 数据开采 增量式更新 分布式算法 多层关联规则

作者: 王春花 寇育敬 黄厚宽

作者单位: 北方交通大学计算机与信息学院人工智能研究所(北京)

会议类型: 国内会议

会议名称: 第六届中国人工智能职合学术会议

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 125-130

在线出版日期: 2001-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）