【摘 要】
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高效用项集挖掘(Mining High Utility Itemsets,简称HUIM)是数据挖掘(Data Mining,简称DM)和知识发现(Knowledge Discovery in Database,简称KDD)领域的重要课题。当数据集较大或者不同项的数量较多时,高效用项集挖掘就是一个NP问题。演化算法是经常被用来解决NP问题的方法之一。最近,一些基于演化算法挖掘高效用项集的算法被提出,
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高效用项集挖掘(Mining High Utility Itemsets,简称HUIM)是数据挖掘(Data Mining,简称DM)和知识发现(Knowledge Discovery in Database,简称KDD)领域的重要课题。当数据集较大或者不同项的数量较多时,高效用项集挖掘就是一个NP问题。演化算法是经常被用来解决NP问题的方法之一。最近,一些基于演化算法挖掘高效用项集的算法被提出,比如HUPEumu-GARM、HUIM-PSO等。这些算法在时间方面比传统算法高效,但是需要多次遍历数据集;此外只能挖掘到较少的高效用项集。为了解决以上问题,现提出以下几个算法:1)提出了基于人工蜂群算法的高效用项集挖掘算法HUIM-ABC。运用人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,简称ABC)挖掘高效用项集,运用位图表示数据集;二进制向量表示蜜源、三种蜜蜂和项集;运用PBVC和DNSG策略加快算法运行,PBVC用于检测项集是否合理,DNSG动态调整不合理项集。2)提出了基于生物启发计算的高效用项集挖掘框架Bio-HUIF。该算法将数据集表示成位图;个体用二进制向量来表示,并且用二进制向量xor的结果衡量个体之间的差异;提出改变gbest的策略。基于框架Bio-HUIF,实现了Bio-HUIF-GA、Bio-HUIF-PSO和Bio-HUIF-BA三个算法,并且在多个数据集上做了对比实验。3)提出了基于粒子群算法挖掘高平均效用项集算法HAUI-PSO和HAUI-PSOD。提出两种基于PSO的算法:HAUI-PSO和HAUI-PSOD,分别是基于标准PSO和框架Bio-HUIF;在多个数据集上进行了对比实验,表明两个算法效率较高。
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