19、大规模数据库的增量挖掘技术详解

大规模数据库的增量挖掘技术详解

在处理大规模数据库时，传统的数据挖掘方法往往面临着效率低下的问题。为了解决这一难题，增量挖掘技术应运而生。本文将详细介绍增量挖掘技术的原理、流程以及相关的重要概念和方法。

1. 增量挖掘概述

在大规模数据库中，通过采样可以识别近似关联规则，并且基于已发现的近似规则，只需对数据库进行一次遍历就能识别真实的关联规则。然而，这仍然需要扫描数据库中的所有数据，在个人计算机上对超大规模数据库进行挖掘依旧困难重重。为了提高效率，增量挖掘技术基于加权的方式应运而生。

增量挖掘的具体步骤如下：
1. 生成实例集 D ：使用采样技术从给定的超大规模数据库 TD 中生成实例集 D，然后使用算法 ApproximatingM 对 D 进行挖掘。
2. 生成增量数据集 D+ ：同样利用采样技术从 TD 中生成增量数据集 D+（需注意 D 中的所有事务不会出现在增量数据集中），再用算法 ApproximatingM 对 D+进行挖掘。
3. 规则合成 ：通过加权的方式将 D+中挖掘出的规则与 D 中的旧规则进行合成。
4. 更新数据集 ：令 D 变为 D ∪ D+，重复步骤 2 和 3，直至处理完 TD 中的所有事务。

2. 重用技术与实例分析

在增量挖掘大规模数据库时，重用技术是关键所在。即保留一些有潜力的项集以便重复使用，因为一些不频繁的项集可能会在后续变为频繁项集。下面通过一个具体例子来详细说明：

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