【摘 要】
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针对Top-k高效用项集挖掘算法在挖掘过程中忽略内存管理的问题,提出基于DBP的Top-k高效用项集挖掘算法TKBPH(Top-k buffer pool high utility itemsets mining),采用数据缓冲池(DBP)结构存储效用链表,并由索引链表记录效用链表在DBP的位置。数据缓冲池根据挖掘过程情况在数据缓冲池尾部动态插入和删除效用链表,通过索引链表直接读取效用链表避免项集搜索时频繁的比较操作,有效减少内存空间和运行时间消耗。不同类型数据集上的实验结果表明,TKBPH算法在挖掘过程
【机 构】
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桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室,西安邮电大学计算机学院
【基金项目】
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广西科技重大专项基金项目(桂科AA18118025),2019广西自然科学基金面上基金项目(2019GXNSFAA245053),广西可信软件重点实验室研究课题基金项目(kx201724)。
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针对Top-k高效用项集挖掘算法在挖掘过程中忽略内存管理的问题,提出基于DBP的Top-k高效用项集挖掘算法TKBPH(Top-k buffer pool high utility itemsets mining),采用数据缓冲池(DBP)结构存储效用链表,并由索引链表记录效用链表在DBP的位置。数据缓冲池根据挖掘过程情况在数据缓冲池尾部动态插入和删除效用链表,通过索引链表直接读取效用链表避免项集搜索时频繁的比较操作,有效减少内存空间和运行时间消耗。不同类型数据集上的实验结果表明,TKBPH算法在挖掘过程
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