增量Top-k高效用模式挖掘算法在动态数据库中的应用

"这篇论文研究了在动态数据库中进行增量Top-k高效用模式挖掘的问题。传统的效用挖掘方法需要预设阈值，但阈值选取不易，可能导致大量低效用模式或无法找到高效用模式。为此，论文提出了TOPK-HUP-INS算法，这是一种专门针对动态数据库中新增事务的增量Top-k高效用模式挖掘算法。该算法采用了四个有效的策略，能够在数据不断变化的情况下，精确地找出用户所需的前k个高效用模式。实验结果证明，TOPK-HUP-INS算法在时间和空间效率上表现出色。" 本文主要探讨了在动态数据库环境中的数据挖掘挑战，特别是针对效用模式的挖掘。在传统的挖掘方法中，设置一个合适的效用阈值是关键，然而这通常对非专业用户来说难度较大。如果阈值设置太低，会导致挖掘出大量低效用模式，而过高则可能完全找不到高效用模式。为了解决这个问题，Top-k高效用模式挖掘方法应运而生，它寻找的是效用值最高的前k个模式，避免了阈值选择的困扰。 随着数据的不断增长和变化，静态数据库的挖掘方法已不能满足需求。论文提出了增量挖掘算法TOPK-HUP-INS，该算法特别设计用于处理动态数据库中的新事务。该算法采用了以下四个核心策略： 1. **阈值更新策略**：根据新加入的数据动态调整阈值，确保在不同阶段都能找到k个最高效的模式。 2. **模式增量检测**：只对新增事务进行分析，减少对已有模式的重复计算，提高效率。 3. **高效存储结构**：利用优化的数据结构存储和管理模式，便于快速访问和更新。 4. **剪枝策略**：通过有效的剪枝技术，提前排除不可能成为高效用模式的候选，减少无效计算。 通过对多种数据集的实验比较，TOPK-HUP-INS算法显示出了良好的时空性能，既能在较短的时间内完成挖掘任务，又能占用较少的内存资源。这一成果对于实时性要求高、数据频繁更新的场景，如电子商务、市场分析等领域，具有重要的实践价值。 这篇论文深入研究了动态数据库中的Top-k高效用模式挖掘问题，提出的TOPK-HUP-INS算法提供了一种有效的方法来处理不断变化的数据，并且在实验中表现出优越的性能。这项工作对于进一步推动动态数据环境下的数据挖掘理论与应用具有重要意义。