基于分区列表的增量闭合高效用模式挖掘方法

摘要：

为减少构建效用列表的数量和占用的内存,在时间和空间方面提高挖掘性能,提出增量闭合高效用挖掘算法(incremental closed high utility mining,ICHUM),从增量数据集中有效地挖掘闭合高效用项集.此算法提出一个增量分区效用列表结构,该结构仅通过一次数据库扫描即可构建和更新列表,更有效地处理增量数据.在构造此列表结构的过程中,算法还应用有效的融合修剪策略,从而减少无效列表的构建数量.在各种数据集上的试验结果表明,与对比算法相比,该算法减少了30％的运行时间和33％的内存消耗,具有一定的可扩展性.

关键词：增量挖掘、闭合高效用模式、增量分区效用列表、效用、融合修剪策略

所属期刊栏目：52

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;宁夏自然科学基金资助项目;北方民族大学研究生创新项目

在线出版日期：2022-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：118-130