高效混合压缩算法减少数据挖掘内存瓶颈

该篇论文深入探讨了数据挖掘领域中的一个关键问题，即在基于垂直数据格式的关联规则挖掘过程中，如何有效地解决内存容量限制导致的性能瓶颈。传统的频繁项集挖掘算法，如Apriori或FP-Growth，由于需要存储大量的事务标志列表，当数据集规模增大时，内存消耗成为一个主要挑战。 论文提出了一个新的混合压缩算法——HC-DM算法，旨在通过结合现有算法如dEclat和优化内存管理策略来解决这个问题。dEclat算法本身是基于频繁项集的挖掘方法，但其对内存的需求较高。而HC-DM算法则试图通过压缩技术，如哈希表和位图等，减少对内存的占用。它可能采用了分治策略，将大集合分解为小部分，并只在必要时解压缩，从而在保持算法效率的同时降低内存需求。 论文实验结果显示，将HC-DM算法与dEclat算法相结合，再配合适当的排序步骤，能够显著减少频繁项集挖掘过程中的内存使用量。这种优化对于大数据处理和实时分析应用来说尤其重要，因为它能够在不牺牲挖掘精度的前提下，提高系统的可扩展性和响应速度。 研究者们——孙志长、冯祖洪和王沛栋，来自北方民族大学计算机科学与工程学院，他们的研究方向涵盖了数据挖掘、计算机网络和智能计算等多个领域。他们基于宁夏自然科学基金和宁夏高等学校科学技术研究项目的资助，对该问题进行了深入研究，并期望通过他们的工作，推动数据挖掘领域的理论和实践发展。 这篇论文不仅提供了关于如何利用混合压缩技术改进频繁项集挖掘算法的具体实现，还揭示了一个在现代数据密集型应用中至关重要的内存优化策略。这对于提升大规模数据处理能力，尤其是在资源受限的环境中，具有重要的实际意义。