基于智能优化算法的高效用项集挖掘方法综述

高效用项集挖掘（HUIM）能够挖掘事务数据库中具有重要意义的项集,从而帮助用户更好地进行决策。针对智能优化算法的应用能够显著提高海量数据中高效用项集的挖掘效率这一现状,对基于智能优化算法的HUIM方法进行了综述。首先,以智能优化算法的类别为角度,从基于群智能优化、基于进化以及基于其他智能优化算法的方法这3个方面对基于智能优化算法的HUIM方法进行了详细的分析与总结。同时,从粒子更新方式的角度对基于粒子群优化（PSO）的HUIM方法进行了详细梳理,包括基于传统更新策略、基于sigmoid函数、基于贪心、基于轮盘赌以及基于集合的方法。另外,从种群更新方法、对比算法、参数设置、优缺点等角度对比分析了基于群智能优化算法的HUIM方法。然后,从遗传和仿生两个方面对基于进化的HUIM方法进行总结概括。最后,针对目前基于智能优化算法的HUIM方法所存在的问题,提出了下一步的研究方向。     

概念漂移复杂数据流分类方法综述

传统分类器难以应对含概念漂移的复杂类型数据流分类这一难题,且得到的分类效果往往不尽如人意。针对不同类型数据流中处理概念漂移的方法,从不平衡、概念演化、多标签和含噪声4个方面对概念漂移复杂数据流分类方法进行了综述。首先,对基于块的和基于在线的学习方式对不平衡概念漂移数据流、基于聚类和基于模型的学习方式对概念演化概念漂移数据流、基于问题转换和基于算法适应的学习方式对多标签概念漂移数据流和含噪声概念漂移数据流这四个方面的分类方法进行了分析介绍;然后,对所提到概念漂移复杂数据流分类方法的实验结果及性能指标进行了详细的对比和分析;最后,给出了现有方法的不足和下一步研究方向。     

多类不平衡数据分类方法综述

现实中许多领域产生的数据通常具有多个类别并且是不平衡的。在多类不平衡分类中,类重叠、噪声和多个少数类等问题降低了分类器的能力,而有效解决多类不平衡问题已经成为机器学习与数据挖掘领域中重要的研究课题。根据近年来的多类不平衡分类方法的文献,从数据预处理和算法级分类方法两方面进行了分析与总结,并从优缺点和数据集等方面对所有算法进行了详细的分析。在数据预处理方法中,介绍了过采样、欠采样、混合采样和特征选择方法,对使用相同数据集算法的性能进行了比较。从基分类器优化、集成学习和多类分解技术三个方面对算法级分类方法展开介绍和分析。最后对多类不平衡数据分类研究领域的未来发展方向进行总结归纳。     

HHUIM：一种新的启发式高效用项集挖掘方法

针对基于启发式的高效用项集挖掘算法在挖掘过程中可能丢失大量项集的问题,提出一种新的启发式高效用项集挖掘算法HHUIM。HHUIM利用哈里斯鹰优化算法进行种群的更新,能够有效减少项集的丢失。提出并设计了鹰的替换策略,解决了搜索空间较大的问题,降低了适应度函数值低于最小效用阈值的鹰的数量。此外,提出存储回溯策略,可有效防止算法收敛过快达到局部最优。大量的实验表明,所提算法优于目前最先进的启发式高效用项集挖掘算法。     

屏蔽四相互补序列偶理论研究

提出了一种新型序列形式——屏蔽四相互补序列偶,研究了其性质及构造方法,并进行了证明.结果表明利用这些构造方法可以扩展序列偶的数目和长度,能够得到大量具有良好相关性能的屏蔽四相互补序列偶,可为实际应用提供更大的信号选择空间.