改进的IHUI-miner算法:提升垂直模式类高效用模式挖掘效率
"这篇论文提出了一种改进的高效用模式挖掘算法——IHUI-miner,该算法基于HUP-miner算法,旨在优化项集划分,减少效用列表的数量,从而提高挖掘效率。" 在数据挖掘领域,高效用模式挖掘是一项重要的任务,它涉及寻找具有高效用值的项集,这些项集的效用值超过预设的最小效用阈值。相比于传统的频繁模式挖掘,高效用模式挖掘不仅考虑项集出现的频率,还考虑了每个项的值(如数量、利润等)和事务的权重效用值(TWU)。这使得挖掘过程更加复杂,需要更高效的算法来处理。 HUP-miner算法是垂直模式类高效用模式挖掘的代表,它通过创建效用列表来减少搜索空间,但这种方法在项集划分时仍可能导致较多的空间需求。为了改善这一状况,黄剑雄和谢伙生提出的IHUI-miner算法对HUP-miner进行了优化。IHUI-miner算法在设计时充分考虑了1-扩展集中项集的关联性,以此减少效用列表的数量,从而提高挖掘速度并降低内存消耗。 实验结果证实,IHUI-miner算法在时间和空间效率上均超越了HUP-miner和HUI-miner算法,这表明其改进策略对于优化高效用模式挖掘效果显著。这种改进对于处理大数据集尤其有价值,因为它可以更快地完成挖掘任务,节省计算资源。 高效用模式挖掘的算法通常分为模式增长类和垂直模式类。模式增长类算法,如TWO-Phase,由于需要大量时间和空间生成候选集,所以有研究致力于减少候选集的生成。而垂直模式类算法,如HUI-miner,通过效用列表直接计算项集的效用值,避免了模式增长类算法的缺点。HUI-miner算法引入了TWU性质进行剪枝,提高了效率。而IHUI-miner则在此基础上进一步优化,通过改进项集划分策略,实现了更高的性能提升。 IHUI-miner算法是高效用模式挖掘领域的一个重要进展,它通过改进的项集处理方式,有效提升了算法的运行效率,减少了计算资源的占用,对于处理大规模的高效用模式挖掘问题具有很高的实用价值。这种优化方法为后续的数据挖掘研究提供了新的思路和借鉴。
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