算法中的Apriorl—gen函数生成；对于LZ通过属和上藏拼接修剪而成，J从
l迭代到A—l。mA也是采用APriori框架。直线振动筛IUA在自底向上的搜索过程中，依据第6—频繁项集来生成第A十1层所有候选频繁项集，然后对各候选频繁项集进行支持度计算，从而获得第6十1层所有频繁项集，直到某层候选项集是空为止。由于IUA充分利用已挖掘的结果及采用有效的候选频繁项目集生成策略，显著地减少了各层候选频繁项集数目，有效地提高了更新效率。但IuA受APriori框架的局限，存在以下不足：①多遍扫描数据库，扫描次数取决于新增*大频繁项集的长度；②需产生大量的候选项集。针对这些问题，提出了一些IuA算法的改进方法。直线振动筛模糊关联规则的挖掘
对于挖掘数量属性的关联规则，直线振动筛常用的方法是将连续数据离散化，从而把数量属性的关联规则的问题转换成布尔型关联规则的问题进行讨论。一种方法是将属性的论域划分成不重叠的区间，再将数据库中的离散数据映射到这些区间中，b于明显的区间划分会将某些区间附近的一些潜在元素排斥在外，从而导致一些有意义的区间可能被忽略掉。另一种方法是将属性的论域划分成重叠的区间，直线振动筛这时处于边界附近的元素就有可能同时处于两个区间，内于这些元素同时对两个区间都作贡献，就有可能造成过分强调这些元素的作用，从而导致某些区间的意义也被过分地强调了。直线振动筛上述两种方法的缺点主要是由于边界划分过硬。为了解决这个问题，陆建江等提出可以采用定义在属性论域上的模糊集来软化边界[陆建江等20001。这是因为模糊集可以在集合元素和非集合元素之间提供非常平滑的变迁。直线振动筛有了平滑的变迁，几乎所有边界附近的元素不会再被排斥在外，同时也不会被过分地强调。属性论域上模糊集的元素的隶属度取为语言值，语言值将采用R上的有界闭的正模糊数和零模糊数来表示。
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