关联规则挖掘是一种发现属性间关系的方法,主要用于在商务事务记录中挖掘事务间关系。本文将已经广泛使用的FP-增长(frequent-pattern growth,频繁模式增长)算法进行改进,实现了OLAP中的关联规则挖掘。改进算法分别针对单维、多维、混合维三种关联规则,将多维立方体转化成不同的关系表,通过关系表产生关联规则,并利用立方体中的事实值作为进一步约束,生成了更有价值的规则。
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