增量更新算法相关论文
随着社会信息化程度不断提升，各种形式的电子数据积累越来越多，且产生速度不断加快，传统的数据库系统难以快速高效地从这些超大规模的......
数据挖掘是数据库系统和数据库应用的一个有希望的、欣欣向荣的学科前沿。它是一个多学科领域，从多个学科吸取营养。进行数据挖掘的......
Web应用技术在商业、工业、教育等领域所产生的深远影响,使得Web应用测试方法也越来越受到重视。将用户会话数据直接应用于Web测试......
数据挖掘通过从大量数据中提取感兴趣的知识、规律或更高层次的信息，可以有效的解决“数据爆炸而信息匮乏”问题。关联规则是数据挖......
提出在视图表达式树中以由下到上的方式计算中间结点的变化,将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中,利用这些辅助视图或......
粗糙集理论是一个刻画不确定性和不完整性的数学工具,其有效性已经在许多科学领域和工程领域的成功应用中得到证实。经典粗糙集基......
受ApriorTid算法和FUP算法的思想启发,首先提出了针对第一类情况中数据集增加的改进的增量更新算法OFUP(Optimized Fast Updating ......
设计并实现了一种多网元数据采集方案，实时获取GSM网络中各网元的性能数据：提出使用快速增量更新算法来处理网络性能数据，提高了数据......
在移动数据库中,数据缓存普遍采取实体化视图的方式,数据更新通过传输增量部分,以降低对网络带宽的要求.但是,以前的增量更新算法......
数据立方计算是代价非常大的操作,并且被广泛研究.受空间的限制,存储一个完全实例化的数据立方是不可行的.最近提出的一种语义压缩......
关联规则挖掘是数据挖掘领域中的重要研究内容之一.由于数据挖掘的过程是动态交互的,因此对已经发现的关联规则进行维护更新显得非......
在增量式关联规则更新算法的研究中，关于负增量式更新算法的研究比较少。提出了一种实用的在支持度和置信度不变的情况下数据集规模......
针对大部分关联规则更新算法只考虑最小支持度这一因素,却没有考虑最小置信度阀值。数据库更新时只考虑数据的添加,而没有考虑数据......
模式维护是数据挖掘中一个具有挑战性的任务.现有的增量式关联规则更新算法主要解决两种情况下的维护问题:一是最小支持度不变,而......
考虑事务数据库D长度不变、项目集I发生变化并且带有权重时的关联规则挖掘问题，提出了一种针对项目集增加的加权关联规则更新算法，解......
模式维护是数据挖掘中一项具有挑战性的任务。针对大部分关联规则，更新算法只考虑最小支持度这一因素，没有考虑最小置信度阀值；数据库......
受AprioriTid算法和FUP算法的思想启发。首先提出了针对第一类情况中数据集增加的改进的增量更新算法OFUP（Optimized Fast Updating......
针对文献[l]提出的加权关联规则挖掘算法，文章提出了交易数据库的加权关联规则增量更新算法(DWARIUA算法)。该算法充分利用已存在的......
关联规则的挖掘是数据挖掘中的一个重要课题．实际应用中事务数据库不断更新，而发现频繁项集代价较高，因此需要提出用于数据库中关联规......
提出在视图表达式树中由下到上的方式计算中间结点的变化，将计算出的中间结果作为辅助视图保存在数据仓库中，利用这些辅助视图或子视......
采用基于矩阵式的增量更新算法，解决关联规则更新中没有充分利用发现结果及效率低下的问题，并通过实际数据，验证了算法的有效性及高效......
针对FP-growth算法存在的不能进行增量更新,以及已有基于FP-growth的增量更新算法效率不高、不支持连续更新等问题,在FP-tree基础......
针对事务数据库的内容不断增加后相应关联规则的更新问题,提出了一种简单高效的增量式关联规则挖掘算法SFUA,并和已有的FUP算法进......
在进行数据仓库的OLAP联机分析处理时．通常采用预先聚集(Aggregate)操作生成概括数据的方法提高查询效率；但是．基于星型模型的数据仓......
利用直观的方法研究时序数据库中的频繁项集挖掘，用于解决数据挖掘中数据增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题。......
针对序列模式挖掘的实际应用中,大部分事务数据库数据庞大并且不断更新,每次重新挖掘最新的事务数据库代价很大的问题,提出了闭合......
数据挖掘要在实际应用中发挥作用，高性能挖掘算法和数据挖掘软件平台是重要的技术基础。通过实例验证。提出了一种快速有效的多层多......
设计增量关联规则更新算法，用于解决数据挖掘中元组数增加而最小支持度不发生变化时关联规则增量式更新问题。该算法只须扫描原始数......
引入扩展差别矩阵和扩展决策矩阵,提出了新的属性约简算法和增量更新算法,即基于扩展差别矩阵的属性约简算法和基于扩展决策矩阵的......
大部分关联规则更新算法只考虑最小支持度这一因素，没有考虑最小置信度阈值，而在数据库更新时只考虑数据的添加，不考虑数据的删除。为......
针对一个新的事物数据库加到原有的事务数据库中，在最小支持度和最小置信度都不变的情况下相应关联规则的更新问题，提出了一种简单高......
随着分布式数据库记录的不断增加,需要对已挖掘出的全局最大频繁项集进行增量更新。在已经提出的快速挖掘全局最大频繁项集算法(FM......
