动态数据库中增量Top-k高效用模式挖掘算法

高效用模式的挖掘需要设定一个合适的阈值,而阈值设定对用户来说并非易事,阈值过小导致产生大量低效用模式,阈值过大可能导致无高效用模式生成。因而Top-k高效用模式挖掘方法被提出,k指效用值前k大的模式。并且大量的高效用挖掘研究仅针对静态数据库,但在实际应用中常常会遇到新事务的加入的情况。针对以上问题,提出了增量的Top-k高效用挖掘算法TOPK-HUP-INS。算法通过四个有效的策略,在增量数据的情况下,有效地挖掘用户所需数量的高效用模式。通过在不同数据集上的对比实验表明TOPK-HUP-INS算法在时空性能上表现优异。     

基于效用表的快速高平均效用挖掘算法

高效用项集挖掘在数据挖掘领域中受到了广泛的关注,但是高效用项集挖掘并没有考虑项集长度对效用值的影响,所以高平均效用项集挖掘被提出;而目前的一些高平均效用项集挖掘算法需要耗费大量的时间才能挖掘出有效的高平均效用项集。针对此问题,给出了一个高平均效用项集挖掘的改进算法——FHAUI。FHAUI算法将效用信息保存到效用列表中,通过效用列表的比较来挖掘出所有的高平均效用值,同时FHAUI算法还采用了一个二维矩阵来有效减少二项效用值的连接比较次数。最后将FHAUI算法在多个经典的数据集上测试。实验结果表明,FHAUI算法在效用列表的连接比较次数上有了极大的降低,同时其时间性能也有非常大提高。