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基于效用表的挖掘算法

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  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FHAUI算法還采用了一個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算法在多個經(jīng)典的數(shù)據(jù)集上測試。實(shí)驗(yàn)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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