【摘要】：數(shù)據(jù)挖掘的主要目標(biāo)是從不同類型的數(shù)據(jù)集中挖掘出重要的,有意義的,具有潛在價(jià)值的信息。頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是模式挖掘中經(jīng)典的課題之一,其主要考慮項(xiàng)集的頻繁度并對(duì)得到的項(xiàng)集進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析。頻繁項(xiàng)集挖掘僅考慮項(xiàng)集在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的頻繁度,沒(méi)有涉及其他維度的信息。為發(fā)現(xiàn)更多有意義的模式,例如高利潤(rùn)的商品組合,通過(guò)綜合考慮項(xiàng)集的數(shù)量和利潤(rùn),高效用項(xiàng)集挖掘被提出用于挖掘出具有高效用的項(xiàng)集。高效用項(xiàng)集挖掘的缺點(diǎn)在于其沒(méi)有考慮項(xiàng)集的長(zhǎng)度,容易挖掘出無(wú)效的長(zhǎng)模式,其中組成長(zhǎng)模式的項(xiàng)的效用非常低。因此,通過(guò)綜合考慮效用和長(zhǎng)度,高平均效用項(xiàng)集挖掘被提出,在高平均效用的概念框架下,本文主要解決目前存在的三個(gè)問(wèn)題。針對(duì)現(xiàn)有算法在挖掘增量式數(shù)據(jù)集時(shí)效率低下問(wèn)題,本文提出了一個(gè)基于HAUP-tree樹模式的算法。該算法在內(nèi)存中維護(hù)一個(gè)特殊的樹結(jié)構(gòu),用于保存歷史數(shù)據(jù)集的必要信息。每當(dāng)有新數(shù)據(jù)插入時(shí),算法只需要對(duì)新增數(shù)據(jù)進(jìn)行遍歷獲取必要信息,然后基于設(shè)計(jì)的快速更新策略,更新內(nèi)存中的樹結(jié)構(gòu),并執(zhí)行挖掘算法。相比現(xiàn)有算法,該算法僅需要很少次數(shù)的數(shù)據(jù)集遍歷就能達(dá)到和現(xiàn)有算法一樣的挖掘效果。由于現(xiàn)有算法采用的上限模型過(guò)于寬松,因此本文提出了一個(gè)更加高效的算法,該算法通過(guò)設(shè)計(jì)的二個(gè)新上限模型和基于該模型的剪枝策略,減小了搜索空間,提升了項(xiàng)集挖掘的效率。新的上限模型從理論上保證了新算法的搜索空間小于采用舊上限模型的算法。由于現(xiàn)有算法都是在設(shè)置單一閾值的情況下挖掘項(xiàng)集,忽略了數(shù)據(jù)集中不同項(xiàng)的特點(diǎn),容易導(dǎo)致稀有項(xiàng)解問(wèn)題,即設(shè)置過(guò)大的閾值容易漏掉有意義的項(xiàng)集,而設(shè)置過(guò)小則又易挖掘出許多無(wú)意義的項(xiàng)集。針對(duì)該問(wèn)題,本文提出了基于多閾值的高平均效用項(xiàng)集算法,該算法能夠克服現(xiàn)有算法低效的弱點(diǎn),通過(guò)設(shè)計(jì)的排序搜索樹保證上限模型的向下封閉性,并基于優(yōu)化的平均效用表結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)剪枝策略,減小搜索空間,避免現(xiàn)有算法頻繁掃描數(shù)據(jù)庫(kù)的缺點(diǎn)。本文針對(duì)性的解決了高平均效用項(xiàng)集中的三個(gè)基本問(wèn)題,并設(shè)計(jì)和運(yùn)行大量實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了本文所提出算法的有效性,其均能克服現(xiàn)有算法的缺點(diǎn),達(dá)到更高效更節(jié)省內(nèi)存的目標(biāo)。
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TP311.13

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本文編號(hào)：2592408