高效用序列模式挖掘算法的研究与进展

"高效用序列模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，特别是在处理涉及时间顺序和价值信息的数据集时。这种技术在零售、生物信息学等多个领域有着广泛的应用。传统的频繁序列模式挖掘只关注模式出现的频率，而忽视了每个项目的价值。然而，在实际应用中，如零售业，即使某商品的销售频率较低，但其利润可能远高于高销量的商品。因此，高效用序列模式挖掘应运而生，它结合了内部和外部效用值来评估序列模式的重要性。 Ahmed等人在2010年对高效用序列模式挖掘进行了详尽的定义和数学建模。他们提出，一个序列项集的总效用值是其在所有包含该项集的事务上的效用值之和。在处理重复序列集时，通常选择最大效用值作为项集在事务中的效用。他们开发的UtilityLevel和UtilitySpan算法分别通过水平和垂直方式搜索高效用序列。尽管UtilitySpan在实现效率上有优势，但当设定的效用阈值较低或数据集中的项目数量较多时，这两类算法都可能导致大量候选项集的生成，从而增加计算成本。 2012年，Yin等人在KDD会议上提出的USPAN算法被认为是提高挖掘效率的有效方法。USPAN算法基于项集树模型，所有序列模式都可以从树的节点中获取。通过引入SWU（Sequence-weighted Utilization）模型，实现了基于效用的剪枝策略。如果一个项集的SWU值大于或等于用户定义的最小效用阈值，那么它被视为候选项集；否则，将被排除。此外，USPAN还利用剩余效用来进行深度剪枝，如果一个项集的当前效用加上剩余效用仍小于最小效用值，那么就终止对该项的搜索，从而减少了搜索空间。 高效用序列模式挖掘是对传统频繁序列模式挖掘的扩展，考虑了数据的经济价值，提高了挖掘结果的实用性。USPAN算法等优化方法通过巧妙的剪枝策略，有效地降低了计算复杂性和存储需求，为处理大规模、高维度的效用序列数据提供了可能。在未来的研究中，如何进一步优化算法性能，处理动态更新的数据集，以及如何将这些理论应用于更多实际场景，将是这个领域的持续挑战和发展方向。"