基于紧凑效用列表的增量高效用模式挖掘方法

张春砚,韩萌^*,孙蕊,杜诗语,申明尧

北方民族大学计算机科学与工程学院, 宁夏 银川 750021

发布日期:2021-04-16

作者简介:张春砚(1995— ),女,河北张家口人,硕士研究生,主要研究方向为数据挖掘. E-mail:310300538@qq.com. *通信作者简介:韩萌(1982— ),女,河南商丘人,副教授,博士,硕士生导师,主要研究方向是数据挖掘. E-mail:2003051@nmu.edu.cn
基金资助:国家自然科学基金资助项目(2062004);宁夏自然科学基金资助项目(2020AAC03216);北方民族大学研究生创新项目资助项目(YCX20061)

Incremental high utility pattern mining method based on compact utility list

ZHANG Chunyan, HAN Meng^*, SUN Rui, DU Shiyu, SHEN Mingyao

College of Computer Science and Engineering, North Minzu University, Yinchuan 750021, Ningxia, China

Published:2021-04-16

摘要/Abstract

摘要： 针对存在大量冗余数据等问题,提出紧凑增量高效用挖掘算法。采用HUI-trie结构和紧凑效用列表两种结构,前者用于更新高效用项集的效用,后者用于存储信息,而无需生成任何候选项。这两种结构使算法无需再次分析整个数据集,就可以将增加的数据反映到以前的分析结果中,更有效地处理增量数据集。试验结果表明,该算法在各种数据集上,运行时间平均提高38%,内存平均减少32%,具有一定的可扩展性。


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