基于修正BPSO的通用模式指标上界估算方法

摘要：

针对约束频繁模式挖掘中模式指标的界值估算问题,提出一种基于修正二进制粒子群优化(BPSO)算法的通用模式指标上界估算方法.根据带有权值的不确定型事务数据库的特点,建立通用的模式指标上界估算框架,并提出在该框架下基于修正BPSO的模式指标上界值求解方法.对比UHUI-Apriori算法分别结合事务加权效用值、本文方法估算所得上界值和实际上界值后的候选项集数量、运行时间和内存占用情况,结果表明,该方法可以较快计算模式效用的上界值,且能够节省运行时间和内存空间.

关键词：不确定型数据库、模式指标、界值估算、粒子群优化算法、约束频繁模式挖掘

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2018-12-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：168-174