基于效用表的快速高平均效用挖掘算法

发布时间：2018-04-19 14:51

  本文选题：平均效用 + 高效用　； 参考：《计算机应用》2016年11期

【摘要】：高效用项集挖掘在数据挖掘领域中受到了广泛的关注,但是高效用项集挖掘并没有考虑项集长度对效用值的影响,所以高平均效用项集挖掘被提出;而目前的一些高平均效用项集挖掘算法需要耗费大量的时间才能挖掘出有效的高平均效用项集。针对此问题,给出了一个高平均效用项集挖掘的改进算法——FHAUI。FHAUI算法将效用信息保存到效用列表中,通过效用列表的比较来挖掘出所有的高平均效用值,同时FHAUI算法还采用了一个二维矩阵来有效减少二项效用值的连接比较次数。最后将FHAUI算法在多个经典的数据集上测试。实验结果表明,FHAUI算法在效用列表的连接比较次数上有了极大的降低,同时其时间性能也有非常大提高。
[Abstract]:In the field of data mining, the mining of high-utility itemsets has received extensive attention, but the high-utility itemsets mining has not considered the effect of the length of itemsets on utility values, so the mining of high-utility itemsets is proposed.At present, some algorithms of high average utility itemsets need to spend a lot of time to find out effective high average utility item sets.In order to solve this problem, an improved algorithm of mining high average utility itemsets is presented. FHAUI.FHAUI algorithm saves utility information to utility list, and mining all high average utility values by comparison of utility lists.At the same time, the FHAUI algorithm also uses a two-dimensional matrix to effectively reduce the number of binomial utility value join comparison.Finally, the FHAUI algorithm is tested on several classical data sets.The experimental results show that the FHAUI algorithm can greatly reduce the number of join comparisons of utility lists and improve its time performance.
【作者单位】： 华中师范大学计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61370108)~~
【分类号】：TP311.13

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本文编号：1773542