高效用模式挖掘关键技术综述

分类： 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间： 2020-09-28 合作期刊: 《计算机应用研究》

张春砚 韩萌 孙蕊 杜诗语 申明尧

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。

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