贝叶斯网络下的频繁模式兴趣度计算与剪枝优化

本文主要探讨了"基于贝叶斯网络的频繁模式兴趣度计算及剪枝"这一主题，针对频繁模式挖掘中的有趣性和冗余问题，作者提出了一个创新的方法——BN-EJTR。该方法首先利用贝叶斯网络（Bayesian Network）来表达领域知识，因为贝叶斯网络作为一种概率模型，能够有效地处理不确定性信息，适合于表示复杂的条件依赖关系。 在兴趣度计算方面，BN-EJTR关注到了实际应用中批量推理的需求。它设计了一种基于扩展邻接树消元的贝叶斯网络推理算法。这种算法通过对贝叶斯网络进行高效的数据结构化处理，能够快速计算大量项集在贝叶斯网络中的支持度，从而提高计算效率。 剪枝是频繁模式挖掘中的一项关键步骤，BN-EJTR在此基础上引入了新的剪枝策略。通过结合兴趣度阈值和拓扑有趣性两个标准，该方法可以自动剔除那些不符合有趣性要求的频繁项集和频繁属性集，从而减少不必要的计算量，优化挖掘结果。 实验结果显示，相较于同类方法，BN-EJTR在时间性能上表现出色，证明了其在大规模数据处理中的高效性。此外，剪枝策略的有效性也得到了验证，经过剪枝后的频繁模式挖掘结果更加聚焦于与领域知识相符且有趣的部分。 这篇论文为频繁模式挖掘领域提供了一个结合贝叶斯网络和剪枝技术的新思路，旨在提升挖掘过程中的效率和准确性。这对于处理大量数据、减少冗余和提升挖掘结果质量的场景具有重要的实际价值。研究者们可以通过这种方法更好地理解和挖掘复杂领域的模式，促进相关应用的发展。