一种改进的流数据上的高效用模式挖掘算法

摘要

为了快速地从无限的流数据中挖掘出高效用模式,基于已有算法HUM-UT提出一种流数据上的高效用模式挖掘算法——IHUM-UT（Improved High Utility Mining based on Utility Tree）算法.IHUM-UT算法通过压缩HUM-UT算法的头表大小,使其只包含滑动窗口中关注的数据,减少挖掘时所要遍历的数据量,达到提高时间效率的目的.结合两个数据集,调节最小效用阈值、批大小和窗口大小,对两个算法进行对比实验,实验结果表明,IHUM-UT算法得到的高效用模式集与HUM-UT算法完全一致,在时间效率上有较大提升,这种提升在关注数据量较少、不同数据项个数较多的情况下更为突出.