面向购物篮数据的稀有序列模式挖掘算法

传统购物篮数据挖掘仅局限于频繁项或频繁模式的挖掘,但大多数频繁模式挖掘不能有效的利用非频繁序列项,通常的做法是将之舍弃.基于此问题,提出了一种面向购物篮数据的稀有序列模式挖掘算法ISM-BD.该算法提出了时间变量和综合权重因子的概念,以此来保证数据的时效性和挖掘结果的区域差异性.首先根据人为指定的环境因子,计算不同区域下的综合权重因子;然后通过设定时间变量的范围来剔除不具时效性的数据;最后计算序列项的支持度,并与综合权重因子比较,从而找出不同区域下的稀有模式.采用公开购物篮数据的实验表明,提出的ISM-BD算法与已有的算法相比能有效的利用非频繁序列,其挖掘结果具有时效性和较强的适用性.