本文選題：平均效用 + 高效用　； 參考：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2016年11期

【摘要】：高效用項(xiàng)集挖掘在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中受到了廣泛的關(guān)注,但是高效用項(xiàng)集挖掘并沒有考慮項(xiàng)集長度對效用值的影響,所以高平均效用項(xiàng)集挖掘被提出;而目前的一些高平均效用項(xiàng)集挖掘算法需要耗費(fèi)大量的時(shí)間才能挖掘出有效的高平均效用項(xiàng)集。針對此問題,給出了一個(gè)高平均效用項(xiàng)集挖掘的改進(jìn)算法——FHAUI。FHAUI算法將效用信息保存到效用列表中,通過效用列表的比較來挖掘出所有的高平均效用值,同時(shí)FHAUI算法還采用了一個(gè)二維矩陣來有效減少二項(xiàng)效用值的連接比較次數(shù)。最后將FHAUI算法在多個(gè)經(jīng)典的數(shù)據(jù)集上測試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,FHAUI算法在效用列表的連接比較次數(shù)上有了極大的降低,同時(shí)其時(shí)間性能也有非常大提高。
[Abstract]:In the field of data mining, the mining of high-utility itemsets has received extensive attention, but the high-utility itemsets mining has not considered the effect of the length of itemsets on utility values, so the mining of high-utility itemsets is proposed.At present, some algorithms of high average utility itemsets need to spend a lot of time to find out effective high average utility item sets.In order to solve this problem, an improved algorithm of mining high average utility itemsets is presented. FHAUI.FHAUI algorithm saves utility information to utility list, and mining all high average utility values by comparison of utility lists.At the same time, the FHAUI algorithm also uses a two-dimensional matrix to effectively reduce the number of binomial utility value join comparison.Finally, the FHAUI algorithm is tested on several classical data sets.The experimental results show that the FHAUI algorithm can greatly reduce the number of join comparisons of utility lists and improve its time performance.
【作者單位】： 華中師范大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61370108)~~
【分類號】：TP311.13

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5 美國加州州立大學(xué)（長堤）商學(xué)院教授 美國華裔教授學(xué)者學(xué)會（南加州）秘書長 孫滌;在“得”與“失”之間[N];上海證券報(bào);2012年

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4 楊o，

本文編號：1773542