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搜索资源 - Incremental Mining
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香港大学的David W.Cheung写的“A General Incremental Technique for Maintaining Discovered Association Rules”中提到的FUP2算法，用来解决数据库更新后的关联规则挖掘-University of Hong Kong, David W. Cheung wrote "A General Incremental Technique for Maintaining Discovered Associatio
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数据挖掘中经常用于增量挖掘的算法BRICH，设计与实现，免费下载-Frequently used data mining algorithm for incremental mining BRICH, design and implementation, free download
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关联规则挖掘的研究工作主要包括：Apriori算法的扩展、数量关联规则挖掘、关联规则增量式更新、无须生成候选项目集的关联规则挖掘、最大频繁项目集挖掘、约束性关联规则挖掘以及并行及分布关联规则挖掘算法等，其中快速挖掘与更新频繁项目集是关联规则挖掘研究的重点，也是多种数据挖掘应用中的技术关键，已用于分类规则挖掘和网络入侵检测等方面的研究。研究者还对数据挖掘的理论进行了有益的探索，将概念格和粗糙集应用于关联规则挖掘中，获得了显著的效果。到目前为止，关联规则的挖掘已经取得了令人瞩目的成绩，包括：单机环境
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java实现频繁项增量挖掘算法,该程序可以不必重新计算频繁项集就可以统计出修改的文件的频繁项集-java to achieve incremental algorithm for mining frequent item
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A Fast Incremental Mining Algorithm of Sequential Patterns Based on Sequence Tr-A Fast Incremental Mining Algorithm of Sequential Patterns Based on Sequence Tree
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