复合粒度计算在频繁模式挖掘中的应用研究

"基于复合粒度计算的频繁模式挖掘研究" 本文是关于数据挖掘领域的一篇学术论文，重点关注在频繁模式挖掘中的效率提升和内存优化。频繁模式挖掘是数据挖掘的一个重要分支，它寻找数据集中频繁出现的模式或关联规则，这些规则可用于商业智能、市场分析等应用场景。 传统的频繁模式挖掘算法，如Apriori和FP-Growth，虽然有效，但在处理大规模数据时可能存在效率低和内存消耗大的问题。为解决这些问题，论文提出了基于复合粒度计算的新型频繁模式挖掘算法。复合粒度计算是一种将数据细分为不同层次的方法，可以提供多尺度的数据表示，有助于减少搜索空间，提高挖掘效率。 该算法的核心思想是利用二进制的按位取反运算来生成复合粒度的内涵像，以此进行双向搜索频繁模式。首先，算法对原始数据进行粒度划分，形成复合信息粒度。然后，通过一次数据库扫描生成候选项集，避免了多次数据库访问，降低了I/O开销。此外，算法采用线性数组存储复合信息粒度，节省了内存空间，有利于处理大数据集。 在理论分析和实验对比中，该算法被证明在效率上优于经典的频繁模式挖掘算法，同时具有较高的内存利用率。实验结果进一步验证了算法的有效性和可行性。这项工作对于改进频繁模式挖掘算法，特别是对于需要处理大量数据的实时应用，具有重要的理论价值和实践意义。 论文还提及了研究背景和资助情况，包括国家自然科学基金和重庆市的科研项目，以及作者的简要介绍，方刚和吴跃，他们在数据挖掘和粒度计算领域有着深入的研究。 关键词：频繁模式，关联规则，数据挖掘，复合粒度，粒度计算 这篇论文的研究成果为数据挖掘领域的理论研究和实际应用提供了新的视角和工具，对于优化大数据环境下的频繁模式挖掘算法具有积极的推动作用。通过复合粒度计算，不仅可以提高挖掘速度，还能有效管理内存，对于大数据时代的数据分析有着重要的实用价值。