動態交易資料庫中線上關聯法則探勘法之研究

Abstract

由於資料庫應用範圍與所處理資料量的遽增，如何 從這些資料中找出有用的隱藏資訊，已成為一個重 要的議題。在關聯法則探勘的應用上，大部份都著 重在靜態的資料庫，為了能夠在動態資料庫上挖掘 出即時的關聯法則，稱之為線上關聯法則資料探勘 然目前所提出的作法都有著需求額外大量的記憶 體空間之缺點。因此，在本文中，將提出一種較有 效率的方法，稱之為OLDIC ( OnLine Dynamic Counting ) 演算法，其作法是利用分段掃瞄資料庫 來產生所需資訊，儲存並且重複利用此已產生的資 訊，以提高演算法的執行效率。本方法不僅可提供 線上動態資料庫關聯法則和線上動態最小支持度 的關聯法則探勘，且能不受限於記憶體的容量，即 可以在線上完成所有的探勘執行過程。再者，因為 項目集在探勘過程中具有週期的特性，在資料庫和 最小支持度經常異動情況下，可以減少讀取資料庫 的時間。從實驗的數據，可以發現處裡資料量大的 資料庫時，OLDIC演算法仍有很好的執行效率。