高平均效用項(xiàng)集挖掘是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。針對高平均效用項(xiàng)集挖掘算法產(chǎn)生大量無意義的候選項(xiàng)集,而導(dǎo)致高內(nèi)存消耗和運(yùn)行時(shí)間長的問題,提出了dMHAUI算法。首先定義了集成矩陣Q,并提出了4種基于垂直數(shù)據(jù)庫表示的緊湊平均效用上界及3種有效的修剪策略;將高平均效用項(xiàng)集挖掘所需的信息存儲(chǔ)于IDUL結(jié)構(gòu)樹,利用改進(jìn)的diffset技術(shù)快速計(jì)算項(xiàng)集的平均效用和上界;最后通過遞歸調(diào)用搜索函數(shù)得到高平均效用項(xiàng)集。與EHAUPM算法和MHAI算法進(jìn)行仿真比較,結(jié)果表明,dMHAUI算法在運(yùn)行時(shí)間、連接比較次數(shù)和可擴(kuò)展性等方面都有較優(yōu)的性能。 

【文章來源】：計(jì)算機(jī)工程與科學(xué). 2020,42(05)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)庫T16I9N*D100K上的

T16I9N60D*K數(shù)據(jù)庫上的

數(shù)據(jù)庫 Mushroom上的運(yùn)行時(shí)間

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3568910