【摘 要】
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高平均效用项集挖掘是当前研究的热点之一。针对高平均效用项集挖掘算法产生大量无意义的候选项集,而导致高内存消耗和运行时间长的问题,提出了dMHAUI算法。首先定义了集成矩
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高平均效用项集挖掘是当前研究的热点之一。针对高平均效用项集挖掘算法产生大量无意义的候选项集,而导致高内存消耗和运行时间长的问题,提出了dMHAUI算法。首先定义了集成矩阵Q,并提出了4种基于垂直数据库表示的紧凑平均效用上界及3种有效的修剪策略;将高平均效用项集挖掘所需的信息存储于IDUL结构树,利用改进的diffset技术快速计算项集的平均效用和上界;最后通过递归调用搜索函数得到高平均效用项集。与EHAUPM算法和MHAI算法进行仿真比较,结果表明,dMHAUI算法在运行时间、连接比较次数和可扩展性等方面
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