[发明专利]一种数据挖掘方法及相关设备

权利要求书

1.一种数据挖掘方法，其特征在于，所述方法包括：

根据所述新增车辆信息数据库的频繁项集中的项集的频繁性，减少所述原始车辆信息数据库的频繁项集中的项集，得到候选项集；

根据所述新增车辆信息数据库的频繁项集中的项集的频繁性得到新增车辆信息数据库的强频繁项集，所述新增车辆信息数据库的强频繁项集为所述原始车辆信息数据库和新增车辆信息数据库的并集的频繁项集；

根据反单调性原则对所述候选项集进行剪枝处理，得到更新后的所述原始车辆信息数据库的频繁项集；

扫描所述新增车辆信息数据库的强频繁项集得到车辆信息的关联规则。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述新增车辆信息数据库的频繁项集是根据支持度阈值和所述新增车辆信息数据库中的项集自身的支持度确定的，所述新增车辆信息数据库的频繁项集包含1阶到K阶的项集，K为所述原始车辆信息数据库中的项的总个数；

所述原始车辆信息数据库的频繁项集是根据所述支持度阈值和所述原始车辆信息数据库中的项集自身的支持度确定的，所述原始车辆信息数据库的频繁项集包含1阶到K阶的项集。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述新增车辆信息数据库的频繁项集中的项集的频繁性，减少所述原始车辆信息数据库的频繁项集中项集，得到候选项集，包括：

依次判断第一目标项集是否属于所述原始车辆信息数据库的频繁项集，所述第一目标项集为所述新增车辆信息数据库的频繁项集中的一个项集；

若所述第一目标项集属于所述原始车辆信息数据库的频繁项集，则在所述原始车辆信息数据库的频繁项集中删除所述第一目标项集，从而得到候选项集。

4.根据权利要求3所述的方式，其特征在于，所述根据所述新增车辆信息数据库的频繁项集中的项集的频繁性得到新增车辆信息数据库的强频繁项集，包括：

若所述第一目标项集不属于所述原始车辆信息数据库的频繁项集，则根据所述支持度阈值与所述第一目标项集的目标支持计数，判断所述第一目标项集是否属于新增车辆信息数据库的强频繁项集，从而得到所述新增车辆信息数据库的强频繁项集；

其中，所述第一目标项集的目标支持计数为所述第一目标项集在所述原始车辆信息数据库中的支持计数和所述第一目标项集在所述新增车辆信息数据库中的支持计数的和。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述根据反单调性原则对所述候选项集进行剪枝处理，得到更新后的所述原始车辆信息数据库的频繁项集，包括：

依次根据所述支持度阈值与第二目标项集的目标支持计数，判断所述第二目标项集是否属于原始车辆信息数据库的强频繁项集，所述第二目标项集的目标支持计数为所述第二目标项集在所述原始车辆信息数据库中的支持计数和所述第二目标项集在所述新增车辆信息数据库中的支持计数的和；

若所述第二目标项集不属于所述原始车辆信息数据库的强频繁项集，则在所述原始车辆信息数据库中删除所述第二目标项集和所述第二目标项集的超集，从而得到更新后的所述原始车辆信息数据库的频繁项集。

6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，所述扫描所述新增车辆信息数据库的强频繁项集得到车辆信息的关联规则，包括：

根据关联规则算法Apriori扫描所述新增车辆信息数据库的强频繁项集得到车辆信息的关联规则。

7.根据权利要求1-4任一项所述，其特征在于，在所述扫描所述新增车辆信息数据库的强频繁项集得到车辆信息的关联规则之后，包括：

根据获取到的车辆信息和所述车辆信息的关联规则向客户端发送车辆信息。