结合反向矩阵和频繁模式树方法的CP-nets结构学习

摘要

提出一种基于反向矩阵结构在数据流上挖掘条件偏好和学习CP-nets的方法.利用反向矩阵的事务布局,减少了扫描数据库的次数,并且通过随机访问,在不到一次完整扫描的情况下得到频繁的偏好项.此外,通过建立频繁模式树FP-Tree,减少了候选项的生成.实验结果表明,与其他学习CP-nets结构的方法相比,该方法可以较快获得准确的CP-nets,在大型事务数据库方面表现出良好的性能,减少了内存需求.