高平均模糊效用项集挖掘算法

作     者：王斌 李晓华 周伟 胡克勇 WANG Bin;LI Xiao-hua+;ZHOU Wei;HU Ke-yong

作者机构：青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2024年第45卷第5期

页      面：1398-1405页

学科分类：08[工学] 081202[工学-计算机软件与理论] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：国家自然科学基金项目(61902205) 

主　　题：数据挖掘 项集挖掘 高模糊效用 平均模糊效用 平均模糊上限模型 平均模糊列表 剪枝策略 

摘      要：为解决高模糊效用项集挖掘算法中存在的挖掘结果中含有大量无效的长项集以及搜索空间过大的问题,提出一种高平均模糊效用项集挖掘算法HAFUIM(high average fuzzy utility itemset mining algorithm)。定义平均模糊效用,考虑项集的模糊效用和长度的关系,解决倾向于挖掘长项集的问题;提出平均模糊上限模型和4种剪枝性质,缩小搜索空间;设计平均模糊列表结构用于存储必要的效用信息,减少数据库扫描次数。通过仿真实验验证了所提算法的可行性和高效性。