现有的面向数据流的高效用模式挖掘方法局限性之一在于假定数据都带有正的效用值,且在挖掘过程中使用效用列表会消耗大量的时间和内存。为了解决以上问题,首次提出在数据流中挖掘含负项的高效用模式挖掘算法,在算法中设计了一种新颖的...现有的面向数据流的高效用模式挖掘方法局限性之一在于假定数据都带有正的效用值,且在挖掘过程中使用效用列表会消耗大量的时间和内存。为了解决以上问题,首次提出在数据流中挖掘含负项的高效用模式挖掘算法,在算法中设计了一种新颖的列表索引结构(list index structure,LIS),LIS包括数据段和索引段,依据索引段中的索引值以及项集中的正负效用值,在滑动窗口中可快速访问或更新数据段并及时剪枝,有效挖掘含负项的高效用模式,以此来提升算法的时空性能。进行了广泛的实验评估来验证算法的效率,实验结果表明,提出算法在内存消耗及运行时间方面均表现出良好的性能。展开更多
文摘现有的面向数据流的高效用模式挖掘方法局限性之一在于假定数据都带有正的效用值,且在挖掘过程中使用效用列表会消耗大量的时间和内存。为了解决以上问题,首次提出在数据流中挖掘含负项的高效用模式挖掘算法,在算法中设计了一种新颖的列表索引结构(list index structure,LIS),LIS包括数据段和索引段,依据索引段中的索引值以及项集中的正负效用值,在滑动窗口中可快速访问或更新数据段并及时剪枝,有效挖掘含负项的高效用模式,以此来提升算法的时空性能。进行了广泛的实验评估来验证算法的效率,实验结果表明,提出算法在内存消耗及运行时间方面均表现出良好的性能。
