可配置频繁函数集挖掘算法与约束优化

“频繁函数集的可配置挖掘算法——一种改进的数据挖掘方法” 频繁函数集的可配置挖掘算法是一种创新性的数据挖掘技术，旨在解决传统函数挖掘方法的局限性。函数挖掘是数据挖掘领域的一个关键分支，其目标是从数据中发现具有代表性和解释性的数学函数，以揭示隐藏的规律和模式。然而，传统的函数挖掘方法主要聚焦于挖掘单个函数，这往往限制了其描述现实世界复杂规律的能力。此外，这些方法在处理大规模或复杂数据集时也面临挑战。 本文由贾晓斌、唐常杰、钟义啸和赵波共同提出，他们来自四川大学计算机学院。文章首先指出了传统函数挖掘的两个主要问题：一是单个函数的描述能力有限，无法充分捕捉现实世界的多样性；二是对于复杂数据集的处理能力不足。为了解决这些问题，研究者们引入了“频繁函数集”（Frequent Function Set, FFS）的概念。FFS是一个包含多个函数的集合，能够提供更丰富的描述力，更全面地反映数据中的模式。 接着，他们提出了一种名为CFFSA（Configurable Frequent Function Set Algorithm）的可配置频繁函数集挖掘算法。CFFSA的特点在于它的灵活性和可配置性，可以适应不同的挖掘策略，如遗传算法或迭代的基因表达式编程（Genetic Expression Programming, GEP）。这种算法可以根据数据特性和用户需求进行调整，以优化挖掘过程。 在深入分析FFS的局限后，研究者引入了“基于约束的频繁函数集”（Constrained Frequent Function Set, CFFS）的概念。CFFS允许用户根据特定的兴趣或约束条件来定制函数挖掘，从而更好地满足实际应用的需求。基于此，他们构建了一个基于约束的频繁函数集挖掘框架，该框架能够更加灵活地处理用户定义的约束条件，提高挖掘结果的针对性和实用性。 关键词包括：频繁函数集、基于约束的频繁函数集、基因表达式编程以及函数挖掘。中图法分类号为TP311.13，表明这是属于计算机科学与信息技术领域的研究成果。 总结来说，这项研究通过提出频繁函数集和可配置的挖掘算法，为函数挖掘领域带来了重要的进步，不仅提升了函数描述的全面性，还增强了算法在复杂数据集上的处理能力，并且考虑了用户兴趣和约束条件，使得函数挖掘更加实用和灵活。