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一种快速挖掘top-k高效用模式的算法
  • ISSN号:1001-3695
  • 期刊名称:《计算机应用研究》
  • 时间:0
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]华中师范大学计算机学院,武汉430079, [2]华中师范大学科技处,武汉430079
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61370108)
中文摘要:

高效用模式挖掘是数据挖掘领域的一个基础研究方向,其中关于top-k高效用模式的挖掘算法也越来越多,k指的是用户需要挖掘的高效用模式的个数。它们可以归纳为二阶段top-k算法和一阶段top-k算法两类,两者的主要区别是,前者在挖掘的过程中会产生大量的候选模式,这是影响算法性能的主要因素;后者在挖掘的过程中不产生候选模式。为了更加高效地挖掘效用值最高的k个模式,一阶段算法TKHUP被提出,该算法在进行数据挖掘的过程中主要是通过四个有效策略来减少时间和空间的消耗。通过大量的实验数据表明,TKHUP在时间性能上优于其他top-k高效用模式挖掘算法。

英文摘要:

High utility pattern mining is a fundamental research in data mining,in which more and more algorithms about top-k high utility pattern mining algorithms are proposed, where k refers to the number of high utility patterns that users need to mine. It can be classified into two types:two-phase algorithm and single-phase.algorithm. The former generated a huge number of candidates in mining process, which was the primary factor to decreasing the performance of algorithm; the latter mined top-k high utility patterns without candidate generation. To mine the k of the most valuable patterns more efficiently, this paper proposed a single-phase algorithm TKHUP. The proposed algorithm used four effective strategies to save time and space consumption during mining process. A large number of experiments indicates that the performance of TKHUP is the state-of-the-art top- k high utility mining algorithm on time.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编:刘营
  • 地址:成都市成科西路3号
  • 邮编:610041
  • 邮箱:arocmag@163.com
  • 电话:028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-3695
  • 国内统一刊号:ISSN:51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:60049