频繁和高效用项集挖掘

• 作者: 刘贵全 李慧 瞿春燕
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: Top-k 频繁 高效用 高质量项集
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 所属期刊栏目: 2014'数据挖掘会议
• 页码范围: 82-87,123
• 页数: 7页
• 分类号: TP311
• 字数: 8150字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.5.017

摘要

对从事务数据库中挖掘有意义的项集的研究已超过10年.然而,大多数的研究要么使用频繁度或支持度(如频繁项集挖掘),要么使用效用值或利润(如高效用项集挖掘)作为主要的衡量标准.单独使用这两种衡量方式都有各自的局限性,比如频繁度很高的项集其效用值有可能很低,而效用值很高的项集其频繁度往往很低,将这些项集推荐给用户没有意义.将这两种衡量标准综合考虑,希望找出那些频繁度和效用值都很高的项集.该项工作最大的挑战是效用值既不满足单调性也不满足反单调性.因此,提出了高效算法FHIMA.FHIMA采用PrefixSpan的思想,挖掘时能避免产生非频繁的候选项集.此外,还根据效用和质量上界的一些性质,有效地缩小了搜索空间,极大地提高了FHIMA算法的效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李慧	中国科技大学计算机与技术学院	1	8	1.0	1.0
2	刘贵全	中国科技大学计算机与技术学院	3	20	2.0	3.0
3	瞿春燕	中国科技大学计算机与技术学院	1	8	1.0	1.0