【摘 要】
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项集挖掘是数据挖掘领域最典型的研究方向之一,传统的项集挖掘算法大都局限于单独考虑项集的频繁度或效用两个指标挖掘高频繁度或高效用项集。轮廓频繁效用项集挖掘将既考虑项集的频繁度又考虑项集的效用,挖掘那些位于轮廓线上且不被其他项集所支配的项集即轮廓频繁效用项集（SFUI）,可以为决策制定提供更丰富的信息。本文分别从分支约束剪枝和启发式搜索角度提出了两种SFUI挖掘算法,即基于效用过滤的SFUI-UF算法
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项集挖掘是数据挖掘领域最典型的研究方向之一,传统的项集挖掘算法大都局限于单独考虑项集的频繁度或效用两个指标挖掘高频繁度或高效用项集。轮廓频繁效用项集挖掘将既考虑项集的频繁度又考虑项集的效用,挖掘那些位于轮廓线上且不被其他项集所支配的项集即轮廓频繁效用项集（SFUI）,可以为决策制定提供更丰富的信息。本文分别从分支约束剪枝和启发式搜索角度提出了两种SFUI挖掘算法,即基于效用过滤的SFUI-UF算法和基于交叉熵的SFU-CE算法。相比之下,SFUI-UF采用传统剪枝策略能够挖掘出全部SFUI,而采用启发式搜索方法的SFU-CE能以较高的效率发现绝大部分SFUI。（1）对于SFUI-UF算法,首先考虑按项集频繁度过滤,设计了新的最大效用数组,并验证其大小不大于当前最先进算法中的数组大小并通过最大效用修剪无希望的项集及其扩展。其次使用事务加权效用过滤,提出了SFUI最小效用并证明了该理论可以在算法初期减小搜索空间。此外还考虑使用项集效用本身进行过滤,提出了最小扩展效用并验证其在搜索空间遍历的扩展阶段作为修剪策略的作用。最后大量的实验结果表明,SFUI-UF算法可以高效、低内存消耗地发现所有正确的SFUI。（2）在基于交叉熵的SFU-CE算法中,首先以项集效用为优化对象使用交叉熵对SFUI挖掘问题进行建模。然后提出了SFUI临界效用对那些具有效用或效用上界无希望的项集进行修剪。此外还设计了一种随机变异策略,使每个样本中的项集更加多样化。最后通过将SFU-CE与最先进的算法进行比较来证明了它的效率和准确性。基于上述研究,从性能评估可以看出,本文提出的轮廓模式挖掘算法具有高效、高精度和可扩展等特点,对于轮廓模式挖掘和启发式搜索算法研究都具有一定的研究意义。
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