頁籤選單縮合
題 名 | 對動態新增資料集挖掘技術之設計 |
---|---|
作 者 | 邱宏彬; 毛立仁; | 書刊名 | 資訊管理研究. 南華大學 |
卷 期 | 1 2001.07[民90.07] |
頁 次 | 頁80-89 |
分類號 | 312.1 |
關鍵詞 | 資料庫; 關聯法則; 資料挖掘; Data mining; Multidimensional update mining; Association rules; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 本論文提出了一個名為MUM(Multidimensional Update Mining)的演算法,用以抽取各種交易資料庫中的關聯法則(Association Rules)[1,2,3,4,5,6,7,8]。此一演算法是以Apriori演算法為基礎所推導出的一個資料挖掘技術,應用於目前市面上動態新增的資料庫,其資料挖掘的方式,是利用多個支持度(multi-supports)及備用資料表(temp table)的觀念,將主要的相關項目組(Large-Itemsets)及支持度不足的項目組分別處理,而支持度不足的項目儲存在備用資料庫中,日後新增資料時僅需對新增的部分做處理,再與預先處理過的資料合併計算其支持度,無須重新掃描資料庫。如此即可對新增的資料做有效率的處理,並能利用多維資料庫理念結省I/O存取時間,降低資料挖掘過程的成本,提高使用者的整體效益。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。