首页> 外文期刊>Computing reviews >Efficient method for updating class association rules in dynamic datasets with record deletion
【24h】

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

机译:具有记录删除的动态数据集中级关联规则更新类关联规则的高效方法

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
           

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满足某些约束的规则库中找到x→y形式的规则。班级协会规则(汽车)是一种适用于分类问题的特殊关联规则。在ARM和CARM(汽车采矿)的研究日期为20世纪90年代初期。从那时起已经提出了许多算法。然而,所有现有算法都会在使用经常更新的数据集(规则)时遭受效率低下的问题,因为任何更新都需要重新计算规则,随后需要很长时间。

著录项

  • 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
  • 关键词

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号