WMDT算法：解决频繁项集挖掘中的重要性差异与支持度动态问题

本文主要探讨了改进的频繁项集挖掘算法的关键技术研究，针对大数据背景下挖掘过程中存在的两个主要问题：一是忽视项目间的相对重要性，二是最小支持度的静态设定导致挖掘效率和利用率的降低。为解决这些问题，研究者提出了一种创新的算法——加权矩阵动态树算法（WMDT）。 首先，针对数据体量大带来的挖掘效率问题，作者引入了关系矩阵。关系矩阵是一种有效的数据结构，它将数据组织成便于处理的形式，通过这种方式，可以减少在搜索频繁项集过程中的计算复杂度，提高了算法的执行速度，尤其是在大规模数据集上。 其次，为了处理不同业务项目之间的关注度差异，加权规则被纳入算法设计。通过赋予每个项目一个权重，权重的计算基于项目的实际重要性，这使得算法能够更加关注那些对业务影响更大的项目，从而提高挖掘的针对性和精度。 再者，针对最小支持度随时间和空间变化导致的频繁变动，动态树机制被引入。动态树模型允许最小支持度根据实际情况实时调整，这样在不同时间段或地域内，算法能更准确地识别频繁项集，减少了无效挖掘的可能性。 通过对Apriori算法和FP-growth算法的优化，WMDT算法在保持高精准度的同时，显著提升了挖掘效率，并且对最小支持度的敏感度较低。实验结果显示，与传统算法相比，WMDT在处理大规模、异质性数据时表现出更好的性能，对于电子设计工程等领域的数据分析有着实际应用价值。 本文的研究不仅解决了频繁项集挖掘中的关键问题，也为电子设计工程领域中的数据挖掘提供了一种高效且适应性强的工具，有助于提高数据分析的效率和结果的可靠性。