典型文献
基于分区列表的增量闭合高效用模式挖掘方法
文献摘要：
为减少构建效用列表的数量和占用的内存,在时间和空间方面提高挖掘性能,提出增量闭合高效用挖掘算法(incremental closed high utility mining,ICHUM),从增量数据集中有效地挖掘闭合高效用项集.此算法提出一个增量分区效用列表结构,该结构仅通过一次数据库扫描即可构建和更新列表,更有效地处理增量数据.在构造此列表结构的过程中,算法还应用有效的融合修剪策略,从而减少无效列表的构建数量.在各种数据集上的试验结果表明,与对比算法相比,该算法减少了30％的运行时间和33％的内存消耗,具有一定的可扩展性.
文献关键词：
增量挖掘;闭合高效用模式;增量分区效用列表;效用;融合修剪策略
中图分类号：
作者姓名：
张春砚;韩萌;孙蕊;杜诗语;申明尧
作者机构：
北方民族大学计算机科学与工程学院,宁夏 银川750021
文献出处：
引用格式：
[1]张春砚;韩萌;孙蕊;杜诗语;申明尧-.基于分区列表的增量闭合高效用模式挖掘方法)[J].山东大学学报（工学版）,2022(04):118-130
A类：
闭合高效用模式,ICHUM,增量分区效用列表,融合修剪策略,增量挖掘
B类：
高效用模式挖掘,挖掘方法,挖掘算法,incremental,closed,high,utility,mining,增量数据,对比算法,运行时间,可扩展性
AB值：
0.186854
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