应用于长频繁集挖掘的基于变动邻域搜索的遗传算法设计

摘要：

提出了一种基于变动邻域搜索的长频繁集挖掘方法(VNS-GA),利用遗传算法的高效搜索性能快速挖掘最大频繁集.在遗传算法的适应度函数设计中,综合考虑项集支持度、长度以及项集支持度和邻域中心支持度的距离,算法一次运行可找出邻域内的最大频繁集,改变邻域中心即可找到我们需要的最大频繁集.算法有效性通过实验得到了验证,且实验表明该算法的时间复杂度与支持度阈值大小无关,因此对于长模式挖掘问题具有很高的效率.

关键词：计算机应用、中文信息处理、遗传算法、频繁集、搜索空间、邻域搜索、apriori性质

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-12-07（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：10-16