衍生高效用模式挖掘算法综述

在数据挖掘领域中,高效用模式挖掘任务具有较高的理论研究价值和广泛的实际应用场景。针对多变的应用场合,提出了一系列衍生高效用模式。首先从关键技术的角度对高平均效用模式挖掘算法进行了分类论述,主要包括基于先验、基于树、基于列表、基于投影和基于数据格式的方法。其次,分析讨论了基于全集、精简集以及融合模式的含有负效用的高效用模式挖掘算法。再次,从模糊高效用模式、相关高效用模式和其他新兴高效用模式三个方面概述和总结了扩展高效用模式算法。最后,针对现阶段研究方向的不足,给出下一步的研究方向。

面向复杂高效用模式的挖掘算法综述

复杂高效用模式挖掘是当前研究的一个新兴主题。本文首次从高效用融合模式和衍生模式2个角度进行讨论。首先,对于融合模式,根据数据结构的不同对高效用序列模式进行分类论述;按照时间顺序对高效用片段模式、周期高效用模式进行概述。针对衍生模式,从数据结构角度对高平均效用模式、带有负项的高效用模式、on-shelf高效用模式进行总结;从精简类型角度概述精简高效用模式,并对现有融合模式和衍生模式挖掘算法的优缺点、上边界等进行对比分析。最后,针对现阶段研究缺陷与不足,给出了下一步研究方向,包括不确定数据中的高效用模式挖掘方法、数据流上的高效用on-shelf模式挖掘方法和大数据环境下的并行高效用模式挖掘方法。