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데이터마이닝에서 기존의 연관규칙을 갱신하는 분할 알고리즘
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  • 데이터마이닝에서 기존의 연관규칙을 갱신하는 분할 알고리즘
  • Partition Algorithm for Updating Discovered Association Rules in Data Mining
저자명
이종섭,황종원,강맹규
간행물명
산업경영시스템학회지
권/호정보
2000년|23권 54호|pp.1-11 (11 pages)
발행정보
한국산업경영시스템학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

This study suggests the partition algorithm for updating the discovered association rules in large database, because a database may allow frequent or occasional updates, and such update may not only invalidate some existing strong association rules, but also turn some weak rules into strong ones. the Partition algorithm updates strong association rules efficiently in the whole update database reuseing the information of the old large itemsets. Partition algorithms that is suggested in this study scans an incremental database in view of the fact that it is difficult to find the new set of large itemset in the whole updated database after an incremental database is added to the original database. This method of generating large itemsets is different from that of FUP(Fast Update) and KDP(Kim Dong Pil)