TKHUP:一种高效的一阶段top-k高效用模式挖掘算法

本文主要探讨了高效用模式挖掘这一数据挖掘领域的基础研究方向，特别是针对top-k高效用模式的挖掘算法。"top-k"是指挖掘用户所需的最高效率模式的数量。这些算法大致可分为两类：二阶段top-k算法和一阶段top-k算法。二阶段算法在挖掘过程中会产生大量的候选模式，这显著影响了算法的性能；而一阶段算法，如TKHUP，其核心在于避免候选模式的生成，通过优化策略降低时间和空间消耗。 TKHUP算法作为一种一阶段算法，旨在提高挖掘效用值最高的k个模式的效率。它在数据挖掘过程中采用了四个关键策略，包括有效的数据预处理、模式生长策略、剪枝操作以及内存管理和优化。这些策略有助于减少不必要的计算，从而显著提高算法的执行速度。 文章指出，经过大量实验数据分析，TKHUP算法在时间性能上表现出色，相对于其他top-k高效用模式挖掘算法，它显示出更好的效率。这表明它在处理大规模数据集时具有显著优势，特别是在追求挖掘速度和资源利用率平衡的情况下。 此外，本文还提到了研究团队的构成，包括吴倩、王林平、罗相洲、崔建群和王海，他们分别在数据挖掘、复杂网络、计算机网络、机器学习、网络通信和科研管理等领域有深入研究。他们的合作展示了跨学科研究在解决实际问题中的价值。 这篇论文不仅介绍了top-k高效用模式挖掘的挑战和解决方案，还提供了TKHUP算法的具体实现细节及其在实际应用中的优越性，对于数据挖掘领域的研究人员和开发者来说，是一篇有价值的参考文献。