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高平均模糊效用项集挖掘算法
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作者 王斌 李晓华 +1 位作者 周伟 胡克勇 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第5期1398-1405,共8页
为解决高模糊效用项集挖掘算法中存在的挖掘结果中含有大量无效的长项集以及搜索空间过大的问题,提出一种高平均模糊效用项集挖掘算法HAFUIM(high average fuzzy utility itemset mining algorithm)。定义平均模糊效用,考虑项集的模糊... 为解决高模糊效用项集挖掘算法中存在的挖掘结果中含有大量无效的长项集以及搜索空间过大的问题,提出一种高平均模糊效用项集挖掘算法HAFUIM(high average fuzzy utility itemset mining algorithm)。定义平均模糊效用,考虑项集的模糊效用和长度的关系,解决倾向于挖掘长项集的问题;提出平均模糊上限模型和4种剪枝性质,缩小搜索空间;设计平均模糊列表结构用于存储必要的效用信息,减少数据库扫描次数。通过仿真实验验证了所提算法的可行性和高效性。 展开更多
关键词 数据挖掘 项集挖掘 高模糊效用 平均模糊效用 平均模糊上限模型 平均模糊列表 剪枝策略
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