基于项集归减的高维频繁高效用项集挖掘多目标优化方法

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频繁高效用项集挖掘是数据挖掘的一项重要任务,挖掘到的项集由支持度和效用这两个指标来衡量。在一系列用于解决这类问题的方法中,进化多目标方法能够提供一组高质量解来满足不同用户的需求,以及避免传统算法中支持度和效用的阈值难以确定这一问题。但已有多目标算法多采用0-1编码,这使得决策空间的维度和数据集中项数成正比,因而,面对高维数据集会出现维度灾难问题。为此,本文设计了一种项集归减策略,通过在进化过程中不断对不重要项进行归减来减小搜索空间。根据此策略,文章进而提出了一种基于项集归减的高维频繁高效用项集挖掘多目标优化算法(IR-MOEA),并针对可能存在的归减过度或未归减到位的个体提出了基于学习的种群修复策略用来调整进化方向。此外文中还提出了一种基于项集适应度的初始化策略,使得算法在进化初期生成利于后期进化的稀疏解。多个数据集上的实验结果表明,此算法优于现有的多目标优化算法,特别是在高维数据集上。
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