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基于效用表的挖掘算法

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  高效用項集挖掘在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中受到了廣泛的關(guān)注,但是高效用項集挖掘并沒有考慮項集長度對效用值的影響,所以高平均效用項集挖掘被提出;而目前的一些高平均效用項集挖掘算法需要耗費大量的時間才能挖掘出有效的高平均效用項集。針對此問題,給出了一個高平均效用項集挖掘的改進算法-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FHAUI算法還采用了一個二維矩陣來有效減少二項效用值的連接比較次數(shù)。最后將FHAUI算法在多個經(jīng)典的數(shù)據(jù)集上測試。實驗結(jié)果表明,F(xiàn)HAUI算法在效用列表的連接比較次數(shù)上有了極大的降低,同時其時間性能也有非常大提高。

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