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摘要:
现有的面向数据流的高效用模式挖掘方法局限性之一在于假定数据都带有正的效用值,且在挖掘过程中使用效用列表会消耗大量的时间和内存.为了解决以上问题,首次提出在数据流中挖掘含负项的高效用模式挖掘算法,在算法中设计了一种新颖的列表索引结构(list index structure,LIS),LIS包括数据段和索引段,依据索引段中的索引值以及项集中的正负效用值,在滑动窗口中可快速访问或更新数据段并及时剪枝,有效挖掘含负项的高效用模式,以此来提升算法的时空性能.进行了广泛的实验评估来验证算法的效率,实验结果表明,提出算法在内存消耗及运行时间方面均表现出良好的性能.
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数据流
效用挖掘
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数据挖掘
内容分析
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文献信息
篇名 基于滑动窗口的含负项高效用模式挖掘方法
来源期刊 郑州大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 高效用模式挖掘 数据流 负效用 列表索引
年,卷(期) 2022,(4) 所属期刊栏目 信息科学
研究方向 页码范围 55-63
页数 9页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.13705/j.issn.1671-6841.2021301
五维指标
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研究主题发展历程
节点文献
高效用模式挖掘
数据流
负效用
列表索引
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
郑州大学学报(理学版)
季刊
1671-6841
41-1338/N
大16开
郑州市高新技术开发区科学大道100号
36-191
1962
chi
出版文献量(篇)
2278
总下载数(次)
0
总被引数(次)
9540
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导