文献类型：期刊文章

作　　者：王乐[1] 熊松泉[1] 常艳芬[1] 王水[1]

机构地区：[1]宁波大红鹰学院信息工程学院,宁波315175

出　　处：《自动化学报》

基　　金：宁波市自然科学基金和攻关项目(2013A610115;2014A610073;2013C10010);浙江省教育厅一般科研项目(Y201432717);宁波大红鹰学院大宗商品专项课题(1320133004)资助~~

年　　份：2015

卷　　号：41

期　　号：9

起止页码：1616-1626

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20154201382735)、IC、INSPEC、JST、MR、PUBMED、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：高效用模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究内容;由于其计算过程包含对模式的内、外效用值的处理,计算复杂度较大,因此挖掘算法的主要研究热点问题就是提高算法的时间效率.针对此问题,本文给出一个基于模式增长方式的高效用模式挖掘算法HUPM-FP,该算法可以从全局树上挖掘高效用模式,避免产生候选项集.实验中,采用6个典型数据集进行实验,并和目前效率较好的算法FHM(Faster high-utility itemset mining)做了对比,实验结果表明本文给出的算法时空效率都有较大的提高,特别是时间效率提高较大,可以达到1个数量级以上.

关 键 词：高效用模式  频繁模式  频繁项集 数据挖掘

分 类 号：TP311.13]