從大型資料庫中挖掘加權的關聯規則

Abstract

挖掘關聯規則(Mining Association Rule)主要是從交易資料庫中找尋物品間的關聯性，而加權的關聯規則比一般的關聯規則多考慮了物品在交易中的重要性，因此能比一般的關聯規則找出更多有利的資訊。但過去有關加權關聯規則的研究相當少且執行效能很差，因此我們提出一個有效率的演算法來解決這方面的問題，此演算法不僅可以加快執行的速度，亦可節省相當多的記憶體空間。我們從理論上分析我們的演算法與過去的演算法在執行速度與所需記憶體空間的差異，並以模擬的資料庫進行實驗，證明我們的方法在執行速度上較過去的方法快很多。