關(guān)聯(lián)規(guī)則增量挖掘算法研究及應用.pdf

1、如何從大量數(shù)據(jù)中獲取不同的個性化信息是信息檢索領(lǐng)域的研究熱點。此方面的研究主要包括元搜索引擎和查詢擴展。綜合多個搜索引擎返回結(jié)果的元搜索引擎其關(guān)注點在于為用戶提供更多查詢結(jié)果，查詢擴展則通過將用戶提交短查詢擴展為更多詞組使得查詢結(jié)果更貼近用戶需求。
　　 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中的一個重要研究方向，也是查詢擴展使用的一種重要方法。本文不僅提出了一種改進的關(guān)聯(lián)規(guī)則增量挖掘算法，而且結(jié)合元搜索引擎和基于此關(guān)聯(lián)規(guī)則的查詢擴展，提出個性

2、化元搜索引擎的概念。
　　 本文首先討論查詢擴展使用的關(guān)聯(lián)規(guī)則增量挖掘算法。分析在基于FP-Tree的結(jié)構(gòu)上進行增量挖掘時影響挖掘效率的因素以及FUFP中快速更新FP-Tree實現(xiàn)增量挖掘的策略。本文將基于Apriori的典型增量挖掘算法FUP思想引入TD-FP-Growth算法中TD-FP-Tree的快速更新，提出TD-FP-Tree快速更新算法(PFU-TDFP)。算法通過將所有涉及項分類處理，減少掃描原始事務(wù)數(shù)據(jù)庫的可能和

3、次數(shù)，且當出現(xiàn)由非頻繁轉(zhuǎn)為頻繁的項時減少重新排序事務(wù)中項所要處理的事務(wù)數(shù)目，并在某些步驟采用并行處理進一步提高效率。實驗表明，本文提出的算法不僅可以快速更新TD-FP-Tree，而且在同基于FP-Tree結(jié)構(gòu)的增量挖掘相比可以進一步提升整體挖掘效率。
　　 接著使用PFU-TDFP算法挖掘用戶的搜索結(jié)果瀏覽習慣用于查詢擴展，使得查詢詞組可以體現(xiàn)用戶的行業(yè)背景和興趣傾向，結(jié)合元搜索引擎提出個性化元搜索引擎的概念。對元搜索引擎的結(jié)果