基于多效用阈值的分布式高效用序列模式挖掘

• 作者: 张福泉 曾毅
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 序列模式 大数据 高效用模式挖掘 分布式计算 频繁项集 剪枝策略
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 449-457
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 8165字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2020.02.023

摘要

针对序列模式的高效用模式挖掘过程中搜索空间大、计算复杂度高的问题,提出一种基于多效用阈值的分布式高效用序列模式挖掘算法.采用数组结构保存模式的效用信息,解决效用矩阵导致的内存消耗大的缺点.设计1-项集与2-项集的深度剪枝策略,深入地缩小候选模式的搜索空间,减少搜索时间成本与缓存成本.提出挖掘算法的分布式实现方案,通过并行处理进一步降低模式挖掘的时间.基于中等规模与大规模的序列数据集分别进行实验,实验结果表明,该算法有效减少了候选模式的数量,降低了挖掘的时间成本与存储成本,对于大数据集表现出较好的可扩展能力与稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曾毅	广西大学行健文理学院计算机与信息工程系	8	10	2.0	3.0
2	张福泉	北京理工大学计算机学院	37	62	3.0	6.0