排序交易中的低复杂度内存优化频繁项目集挖掘算法

本文研究的是一个针对事务中项目排序情况设计的低复杂度、低内存频繁项目集挖掘算法。在许多实际应用中，如市场篮子分析和用户行为分析，频繁项目集挖掘是从大量交易数据中找出那些经常一起出现的项目组合。然而，传统的挖掘方法可能在处理大量数据时面临性能瓶颈，尤其是在内存管理和复杂度控制上。 本文提出的新算法专注于优化在交易数据库中的频繁项目集搜索，特别强调了项目在交易列表中的顺序一致性。算法的核心在于逐个处理每个事务中的项目，通过策略性地分配事务ID，将事务划分为若干子列表。这种划分减少了后续搜索的范围，降低了数据库访问的冗余性。子列表存储在一个预先设定大小的简单表格中，而非动态分配内存，避免了额外的计算开销。这样的设计使得数据结构内存使用效率极高，且能有效管理存储空间，减少不必要的内存消耗。 由于表格结构仅包含少量冗余信息，这意味着在执行过程中内存的利用率非常高，且随着项目的消耗，表项会自动被覆盖，进一步节省了资源。此外，这个算法在处理大量数据时，其时间复杂性和空间复杂度得到了显著优化，这对于处理大规模事务数据库来说是一项重要的改进。 总结来说，这篇研究论文提供了一种创新的方法，它不仅提高了频繁项目集挖掘的性能，还考虑了内存使用效率和系统资源的有效管理，对于处理排序项目事务的场景，如电子商务、金融交易等领域，有着实际的应用价值。通过这种方式，研究人员能够在保证挖掘准确性的前提下，显著降低算法的运行成本和硬件资源需求。