《计算机应用研究》|Application Research of Computers

高效用模式挖掘关键技术综述

Survey of key technologies for high utility patterns mining

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作者 张春砚,韩萌,孙蕊,杜诗语,申明尧
机构 北方民族大学 计算机科学与工程学院
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摘要 高效用模式挖掘(high utility pattern mining,HUPM)是近年来研究的新兴主题。效用的概念为分析人员挖掘相关项集提供了更大的灵活性,以用户的需求为出发点,从权重、值、数量和其他信息进行度量。通过分析有关HUPM最先进的方法,对其进行全面和结构化的概述。首先,通过介绍HUPM的相关概念、公式,并给出应用示例,对HUPM有更深一步的理解。针对用于挖掘不同类型HUPM的最常见和最先进的关键技术的进行分类,包括基于Apriori,基于树,基于列表,基于映射,基于垂直/水平数据格式,基于索引等方法。针对现有关键技术的用途和优缺点,进行了全面概述。然后,由于静态数据难以满足实际需要,总结了在数据流上应用的HUPM方法,主要包括基于增量方法,基于滑动窗口模型方法,基于时间衰减模型方法,基于地标模型方法等。最后,给出了现在技术的不足和改进方向,并且有针对性的提出了新的研究方法。
关键词 综述;模式挖掘;高效用模式挖掘;数据流;增量数据
基金项目 国家自然科学基金资助项目(61563001)
计算机应用技术自治区重点学科资助项目(PY1902)
宁夏高等学校一流学科建设(电子科学与技术学科)资助项目(NXYKXY2017A07)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-03-002.html
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