【摘 要】
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高效用模式挖掘(HUPM)考虑了项的购买数量及单位利润,提供了项更详细的信息,使用户能够做出更好的经济决策.针对大多数HUPM算法都应用在与不断产生数据的现实世界不符的静态数据集上的问题,近些年不断提出了动态数据上的HUPM算法.首先,对增量数据、数据流、动态删除和动态修改数据上的HUPM算法以及融合高效用模式(高效用序列模式、平均高效用模式、top-k高效用模式等)挖掘算法进行了总结;然后,对使用不同类型数据的算法进行了总结,包括动态利润数据、动态序列数据等数据类型;其次,从算法使用的数据结构、剪枝策略
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,银川750021
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高效用模式挖掘(HUPM)考虑了项的购买数量及单位利润,提供了项更详细的信息,使用户能够做出更好的经济决策.针对大多数HUPM算法都应用在与不断产生数据的现实世界不符的静态数据集上的问题,近些年不断提出了动态数据上的HUPM算法.首先,对增量数据、数据流、动态删除和动态修改数据上的HUPM算法以及融合高效用模式(高效用序列模式、平均高效用模式、top-k高效用模式等)挖掘算法进行了总结;然后,对使用不同类型数据的算法进行了总结,包括动态利润数据、动态序列数据等数据类型;其次,从算法使用的数据结构、剪枝策略、窗口模型、优缺点等角度对HUPM算法进行分类总结;最后,针对目前研究的不足,提出了下一步动态数据上的HUPM算法研究方向.
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