针对*小支持度和*小置信度发生变化时，振动筛如何生成数据库DB巾的关联规
则问题，冯玉才等提出了IUA和门UA算法[码玉才等1998]。算法mA采用了
一个独特的候选频繁项集生成算法im—gcn，每一次对数据库DB扫描之前生成较
小的候选频繁项集，从而提高厂算法的效率。振动筛它也要求上一次对数据库邢挖掘
时发现的频繁项集在本次挖掘时是可使用的。IUA算法的基本框架也和丛riori
算法一致，也需要对事务数据库D进行多越扫描。因为有5’＜f，所以原来所有的
频繁A—项集在新的*小支持度下仍然是频繁女—项集，振动筛因此在每一趟中扫描事务数
据库D计算候选6—项集的支持度汁数时，我们就没有必要再考虑一边L6对应的
候选女项集。IUA的基本方法如下：在第j趟扫描小，IuA算法只对原来不在Jd
小的单项集进行支持度计算，并确定出所仑新的频繁J—项集J。”振动筛，然后通过Lv U L1
得到L’，利用一个频繁项集的任意“个子集必定是频繁项集这一件质，频繁A—项
集f的每一竿个顶或者从Jd中取，振动筛或者从L／r小取。根据这一特点，IUA算法将具
有新支持度‘’的所有频繁A(A＞2)—项集分成＝类：
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