一种有效的周期高效用序列模式增量挖掘算法
Effective incremental mining algorithm for periodic high-utility sequential patterns
太原科技大学 计算机科学与技术学院, 太原 030024
摘要
周期高效用序列模式挖掘(PHUSPM)因其能够发现时间序列中更具实际价值的规律性模式而备受关注，但现有的PHUSPM算法难以有效地处理数据集的增量更新，且未考虑大规模数据下算法的向下闭包性和复杂性。针对该问题，提出了IncPUS-Miner算法，有效地实现了周期高效用序列模式(PHUSPs)的增量挖掘。IncPUS-Miner引入了一种名为pu-tree的新型数据结构，每个树节点对应一个更新效用列表(UUL)用于存储相应序列的辅助信息，当有增量数据加入时，该结构使得项目信息能够灵活更新，从而增强了算法的动态适应性和可扩展性。此外，还提出了两种新的序列效用上界PUB和EUB，以及两种相应的剪枝策略，有效地减少了计算负担。实验结果表明，在真实数据集上，IncPUS-Miner算法可以有效地增量挖掘PHUSPs，与其他算法相比，在运行效率和内存消耗上展现出优越的性能。
基金项目
国家自然科学基金面上项目(62272336)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0607
出版期卷: 《计算机应用研究》 优先出版, 2024年第41卷 第8期
发布历史
[2024-03-07] 优先出版
引用本文
荀亚玲, 任姿芊, 闫海博. 一种有效的周期高效用序列模式增量挖掘算法 [J]. 计算机应用研究, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0607. (Xun Yaling, Ren Ziqian, Yan Haibo. Effective incremental mining algorithm for periodic high-utility sequential patterns [J]. Application Research of Computers, 2024, 41 (8). (2024-04-10). https://doi.org/10.19734/j.issn.1001-3695.2023.12.0607. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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