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基于分区列表的增量闭合高效用模式挖掘方法
引用本文:张春砚,韩萌,孙蕊,杜诗语,申明尧. 基于分区列表的增量闭合高效用模式挖掘方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2022, 52(4): 118-130. DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2021.302
作者姓名:张春砚  韩萌  孙蕊  杜诗语  申明尧
作者单位:北方民族大学计算机科学与工程学院, 宁夏 银川 750021
基金项目:国家自然科学基金资助项目(62062004);宁夏自然科学基金资助项目(2020AAC03216);北方民族大学研究生创新项目资助项目(YCX20061)
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  

A method for mining incremental closed high utility patterns based on partition list
ZHANG Chunyan,HAN Meng,SUN Rui,DU Shiyu,SHEN Mingyao. A method for mining incremental closed high utility patterns based on partition list[J]. Journal of Shandong University of Technology, 2022, 52(4): 118-130. DOI: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2021.302
Authors:ZHANG Chunyan  HAN Meng  SUN Rui  DU Shiyu  SHEN Mingyao
Affiliation:School of Computer Science and Engineering, North Minzu University, Yinchuan 750021, Ningxia, China
Abstract:
Keywords:
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