基于信息表和差集的关联规则挖掘

针对挖掘稠密的长模式关联规则时,需要大量的存储空间、求长集合的交集时需要大量的计算时间以及计算候选频繁项集的支持度时需要访问反复扫描数据库,提出了基于信息表和差集的挖掘算法。实验证明,在相同的数据库和支持度情况下,该算法较apriorTID算法能减少挖掘时间和占用的空间。