【摘 要】
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该文就数据挖掘中的关联规则挖掘进行了一些研究.研究内容主要包括：1.该文采用一种新的主要成分分析方法,发展出一个快速、有效的维归约算法,能够迅速降低高维数据仓库的维数,
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该文就数据挖掘中的关联规则挖掘进行了一些研究.研究内容主要包括：1.该文采用一种新的主要成分分析方法,发展出一个快速、有效的维归约算法,能够迅速降低高维数据仓库的维数,极大地缩减数据集,提高挖掘效率.2.该文将针对这一问题,对数值属性值域区间划分及合并问题进行详细讨论,并在此基础上提出了一种新的数值属性值域区间划分方式.3.关联规则的更新问题主要有三个：1.在给定的最小支持度和最小置信度下,当一个新的事务数据库db添加到旧的事务数据库DB中时,如何生成db∪DB中的关联规则;2.在给定的最小支持度和最小置信度下,当一个事务数据库db从旧的事务数据库DB中删除时,如何生成DB-db中的关联规则;3.给定事务数据库DB,在最小支持度和最小置信度发生变化时,如何生成数据库DB中的关联规则.该文对这三个问题进行了详细讨论,并提出了相应的规则更新算法.
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