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题名多最小效用阈值的频繁高效用项集快速挖掘算法
被引量：1
- 1
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作者
王斌
吕瑞瑞
房新秀
马俊杰
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机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2019年第12期3623-3627,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61502262)
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文摘
针对多最小效用阈值高效用项集挖掘算法(MHUI)中出现的重复计算、挖掘的结果项集不是频繁的问题,提出两个新的快速挖掘算法FMHUI和SFMHUI。FMHUI算法在计算项集的最小效用阈值时利用前一次计算结果,避免了项之间的重复比较;另外定义了项的扩展项的最小效用阈值表EMMU-table快速计算出扩展项的最小效用阈值,提高了运行效率。SFMHUI算法在FMHUI的基础上增加了支持度约束,使挖掘的项集既是高效用的也是频繁的。通过仿真实验验证了所提出算法的高效性和可行性。
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关键词
频繁项集
高效用项集
支持度
多最小效用阈值
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Keywords
frequent itemsets
high utility itemsets
support
multiple minimum utility thresholds
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于双重二元粒子群优化的高效用项集挖掘算法
被引量：4
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作者
靳晓乐
刘峡壁
马骁
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机构
北京理工大学智能信息技术北京市重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第12期202-207,214,共7页
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文摘
高效用项集挖掘算法是关联分析中的重要组成部分,通过对基本二元粒子群算法进行改进,提出一种双重二元粒子群优化(DBPSO)算法。运用最小相对效用阈值和效用上界的乘积确定最小效用阈值。利用最小效用阈值和适应度函数分散候选子空间,挖掘高效用项集。实验结果表明,该算法的收敛速度较快,能够获得较多的高效用项集。
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关键词
高效用项集
双重二元粒子群优化
最小效用阈值
效用上界
分散子空间
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Keywords
high-uitility itemsets
Double Binary Particle Swarm Optimization(DBPSO)
minimum utility threshold
utility upper bound
splitting subspace
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名同类项的频繁高效用项集挖掘算法
被引量：2
- 3
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作者
王斌
吕瑞瑞
周炜
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机构
青岛理工大学信息与控制工程学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2019年第11期3142-3150,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61502262)
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文摘
现有高效用项集挖掘算法没有考虑分类挖掘的情况,针对这一不足,提出基于同类项的频繁高效用项集挖掘算法CMFHUI。把数据库中的所有项进行分类,给每一类赋予一个最小效用阈值,在这个基础上加上支持度约束,使得最终挖掘的项集既是频繁项集又是高效用项集。为进一步提高算法的挖掘效率,提出改进算法CMFHUI+。利用Mushroom和T10I4D100K数据集,结合4种不同的剪枝性质进行仿真实验,验证了这两种算法的有效性和可行性。
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关键词
高效用项集
同类项
多最小效用阈值
支持度约束
频繁高效用项集挖掘
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Keywords
high utility itemsets
similar items
multi-minimum utility thresholds
support constraint
frequent and high utility itemsets mining
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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