一种高效的增量更新约束关联规则挖掘算法的研究

约束关联规则挖掘是根据用户提出的各种约束条件从交易数据库中挖掘出用户感兴趣的关联规则。该文针对目前提出的诸多约束关联挖掘算法只适应于静态数据库的情况,且挖掘出的约束关联规则存在效率低等缺点,提出一种基于倒排索引树的增量更新约束关联规则挖掘算法UPC-IITree,该算法将树型结构与倒排索引相结合,以实现无需扫描原始数据库和不产生候选项集的情况下,解决原始DB新增数据集时能高效地维护满足用户给定约束条件的关联规则。通过实验与其他相关算法进行对比,实验结果表明,UPC-IITree算法减少了算法的执行时间,节约了内存空间,提高了挖掘效率。