基于垂直数据分布的大型稠密数据库快速关联规则挖掘算法

为进一步解决对大型事务数据库进行关联规则挖掘时产生的cpu时间开销大和i/o操作频繁的问题，给出了一种基于垂直数据分布的改进关联规则挖掘算法，称为varmldb算法。该算法首先有效地把数据库分为内存可以满足要求的若干划分，然后结合有向无环图和垂直数据形式diffse、差集来存储和计算频繁项集，极大地减少了存储中间结果所需的内存大小，解决了传统垂直数据挖掘算法对稠密数据库挖掘效率低下的问题，使该算法可有效地适用于大型稠密数据库的关联规则挖掘。整个算法吸取carma算法的优势，只需扫描两次数据库便可完成挖掘过程。实验结果表明该算法是正确的，在大型稠密数据库中，varmldb算法具有较高的执行效率。