【摘 要】
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针对序列模式的高效用模式挖掘过程中搜索空间大、计算复杂度高的问题,提出一种基于多效用阈值的分布式高效用序列模式挖掘算法。采用数组结构保存模式的效用信息,解决效用矩
【机 构】
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广西大学行健文理学院计算机与信息工程系,北京理工大学计算机学院
【基金项目】
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福建省科技厅引导性基金项目(2018H0028),广西壮族自治区教育厅2019年度广西高校中青年教师科研基础能力提升基金项目(2019KY0960)
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针对序列模式的高效用模式挖掘过程中搜索空间大、计算复杂度高的问题,提出一种基于多效用阈值的分布式高效用序列模式挖掘算法。采用数组结构保存模式的效用信息,解决效用矩阵导致的内存消耗大的缺点。设计1-项集与2-项集的深度剪枝策略,深入地缩小候选模式的搜索空间,减少搜索时间成本与缓存成本。提出挖掘算法的分布式实现方案,通过并行处理进一步降低模式挖掘的时间。基于中等规模与大规模的序列数据集分别进行实验,实验结果表明,该算法有效减少了候选模式的数量,降低了挖掘的时间成本与存储成本,对于大数据集表现出较好的可扩展能力
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