为了挖掘满足用户特殊需求,如含指定项目数量的高效用项集(HUI),提出一种基于长度约束的蝙蝠高效用项集挖掘算法(HUIM-LC-BA)。该算法融合蝙蝠算法(BA)和长度约束构建高效用项集挖掘(HUIM)模型,首先将数据库转换为位图矩阵,实现高效的...为了挖掘满足用户特殊需求,如含指定项目数量的高效用项集(HUI),提出一种基于长度约束的蝙蝠高效用项集挖掘算法(HUIM-LC-BA)。该算法融合蝙蝠算法(BA)和长度约束构建高效用项集挖掘(HUIM)模型,首先将数据库转换为位图矩阵,实现高效的效用计算和数据库扫描;其次,采用重新定义的事务加权效用(RTWU)策略缩减搜索空间;最后,对项集进行长度修剪,使用深度优先搜索和轮盘赌注选择法确定修剪项目。在4个数据集的仿真实验中,当最大长度为6时,与HUIM-BA相比,HUIM-LC-BA挖掘的模式数量分别减少了91%、98%、99%与97%,同时运行时间也少于HUIM-BA;且在不同长度约束条件下,与FHM+(Faster High-utility itemset Ming plus)算法相比运行时间更稳定。实验结果表明,HUIM-LC-BA能有效挖掘具有长度约束的HUI,并减少挖掘模式的数量。展开更多
基金国家自然科学基金( the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60573066)广东省自然科学基金( the Natural Science Foundation of Guangdong Province of China under Grant No.5003346)教育部留学回国人员科研启动基金( The Project- spon-sored by SRF for ROCS, SEM No.教外司留[2006]331 号) 。
文摘为了挖掘满足用户特殊需求,如含指定项目数量的高效用项集(HUI),提出一种基于长度约束的蝙蝠高效用项集挖掘算法(HUIM-LC-BA)。该算法融合蝙蝠算法(BA)和长度约束构建高效用项集挖掘(HUIM)模型,首先将数据库转换为位图矩阵,实现高效的效用计算和数据库扫描;其次,采用重新定义的事务加权效用(RTWU)策略缩减搜索空间;最后,对项集进行长度修剪,使用深度优先搜索和轮盘赌注选择法确定修剪项目。在4个数据集的仿真实验中,当最大长度为6时,与HUIM-BA相比,HUIM-LC-BA挖掘的模式数量分别减少了91%、98%、99%与97%,同时运行时间也少于HUIM-BA;且在不同长度约束条件下,与FHM+(Faster High-utility itemset Ming plus)算法相比运行时间更稳定。实验结果表明,HUIM-LC-BA能有效挖掘具有长度约束的HUI,并减少挖掘模式的数量。
