基于优化上界的高平均效用项集垂直挖掘算法

浦蓉; 邵剑飞; 胡常礼; 曲坤

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基于优化上界的高平均效用项集垂直挖掘算法

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cqvip:高平均效用项集挖掘是当前研究的热点之一。针对高平均效用项集挖掘算法产生大量无意义的候选项集,而导致高内存消耗和运行时间长的问题,提出了dMHAUI算法。首先定义了集成矩阵Q,并提出了4种基于垂直数据库表示的紧凑平均效用上界及3种有效的修剪策略;将高平均效用项集挖掘所需的信息存储于IDUL结构树,利用改进的diffset技术快速计算项集的平均效用和上界;最后通过递归调用搜索函数得到高平均效用项集。与EHAUPM算法和MHAI算法进行仿真比较,结果表明,dMHAUI算法在运行时间、连接比较次数和可扩展性等方面都有较优的性能。

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来源
《计算机工程与科学》 |2020年第5期|931-937|共7页
作者
浦蓉; 邵剑飞; 胡常礼; 曲坤;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院云南昆明 650500;

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正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
模式挖掘; 高平均效用项集挖掘; dMHAUI算法; 上界; 效用挖掘;

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