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Efficient method for updating class association rules in dynamic datasets with record deletion

机译:通过记录删除在动态数据集中更新类关联规则的有效方法

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摘要

Association rule mining (ARM) is an important subject in data mining. Mining association rules is to find rules in the form of X → Y from the rule base that X and Y satisfy certain constraints. Class association rules (CARs) are a special type of association rules that apply to classification problems. Research in ARM and CARM (CAR mining) dates as far back as the early 1990s. Many algorithms have been proposed since then. However, all existing algorithms suffer the problem of inefficiency when working with datasets (rules) that are frequently updated, as any update requires recomputing the rules, subsequently taking a long time.
机译:关联规则挖掘(ARM)是数据挖掘中的重要主题。挖掘关联规则是从X和Y满足一定约束的规则库中找到X→Y形式的规则。类关联规则(CAR)是一种适用于分类问题的特殊类型的关联规则。 ARM和CARM(CAR挖掘)的研究可以追溯到1990年代初。从那时起已经提出了许多算法。但是,所有现有算法在处理频繁更新的数据集(规则)时都会遇到效率低下的问题,因为任何更新都需要重新计算规则,因此需要很长时间。

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  • 来源
    《Computing reviews》 |2019年第6期|262-263|共2页
  • 作者

    Xiannong Meng;

  • 作者单位
  • 收录信息
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
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