基于部分支持度树的关联规则增量更新新算法(2011年)

支持度递减的关联规则，其实就是在数据挖掘里，咱们经常会碰到的一个小坑。支持度低的规则被直接忽略，但说不定它背后藏着的才是“冷门但关键”的信息。嗯，像用户稀有购买习惯、识别潜在欺诈行为，这招就挺好使。你要是做过关联规则挖掘，肯定绕不开Apriori和FP-Growth这俩老伙计。不过，想要支持度递减也跟得上，逻辑上就得动点脑子，比如动态调整阈值，或是搞个多层策略，这样才能把稀疏数据挖干净。有几个资源我觉得还不错，像这篇讲支持度递减的，思路清晰，代码也挺实用。还有讲支持度和可信度配合用的文章，这篇讲得也挺接地气。哦对，Hash Tree 那块优化技巧也推荐看看，挖掘效率提升还挺的。如果你想在项目里

关联规则挖掘是数据挖掘领域的核心任务之一。近年来，随着数据规模不断扩大，分布式数据库架构以及数据动态变化的特性对关联规则挖掘算法提出了更高的要求。本研究聚焦于 CanTree 数据结构，提出一种高效的分布式关联规则挖掘算法，并设计相应的增量更新机制以适应动态变化的数据环境。

规则度量支持度和可信度可用于找出符合最小支持度和可信度条件的规则。 支持度衡量一次交易中同时包含规则中所有项的可能性。 可信度衡量在包含规则中前提项的交易中，结论项出现的条件概率。 例如，若最小支持度为 50%，最小可信度为 50%，则可能获得以下规则： A → C (支持度：50%，可信度：66.6%) C → A (支持度：50%，可信度：100%) 这意味着： 购买尿布的客户中有 50% 同时购买了啤酒。 购买尿布和啤酒的客户中有 66.6% 同时购买了啤酒。 购买啤酒的客户中有 50% 同时购买了尿布。 购买尿布和啤酒的客户中有 100% 同时购买了尿布。

候选集的支持度计算，其实挺讲技巧的。候选集数量多到吓人，一笔交易能匹配好几个，这时候硬算不现实。用Hash Tree去组织这些候选集就方便多了——内部节点是哈希表，叶子节点挂着项集和支持度。查询的时候靠一个Subset函数，能一下找出交易中包含的所有候选集，效率还不错。适合大批量数据，逻辑也挺清晰。

在数据挖掘领域，支持度递减是一个重要的概念。它指的是随着数据集中项目集的大小增加，支持度递减的规则开始显现。这一现象揭示了在大数据背景下关联规则的变化模式。

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法，效率较高。本算法对Apriori算法进行了改进，提高了效率。

基于关联规则的数据挖掘算法在毕业设计中具有重要的参考价值，内容清晰且全面。

本内容适合于数据挖掘方向的硕士研究生阅读学习，对关联规则与动态关联规则做了简介。

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