检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2024年第13期60卷 287-300页

作者：刘淑娟韩萌高智慧穆栋梁李昂北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

传统的高效用项集挖掘算法无法发现不同抽象层级类别之间的关系。因此,有研究者提出了跨层级的高效用项集挖掘算法。针对当前跨层级的高效用项集挖掘算法仅能处理静态数据并且无法控制挖掘层级范围的问题,提出了一种动态类别列表结构DTU... 详细信息

传统的高效用项集挖掘算法无法发现不同抽象层级类别之间的关系。因此,有研究者提出了跨层级的高效用项集挖掘算法。针对当前跨层级的高效用项集挖掘算法仅能处理静态数据并且无法控制挖掘层级范围的问题,提出了一种动态类别列表结构DTUL存储并维护窗口内的项集效用和类别信息。基于此结构,首次提出了基于滑动窗口的约束跨层级高效用项集挖掘算法,包括自下而上挖掘的CCLHM_DTU算法和自上而下挖掘的CCLHM_UTD算法。在含有类别信息的数据集上进行了大量实验,实验结果表明提出的算法能够有效处理数据流并灵活约束项集的层级范围。

关键词：高效用项集挖掘跨层级高效用项集数据流滑动窗口效用列表

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基于滑动窗口含负项的高效用模式挖掘

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计算机工程与设计 2024年第3期45卷 845-851页

作者：武妍荀亚玲马煜太原科技大学经济与管理学院山西太原030024 太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024

针对传统高效用模式挖掘均未考虑项的效用值为负,以及对流数据处理的时效性问题,提出一种基于滑动窗口的高效用挖掘算法HUPN_SW。利用一种新定义的滑动窗口正负效用列表PNSWU-List,维护挖掘最近批次高效用模式集所需的所有信息,实现有... 详细信息

针对传统高效用模式挖掘均未考虑项的效用值为负,以及对流数据处理的时效性问题,提出一种基于滑动窗口的高效用挖掘算法HUPN_SW。利用一种新定义的滑动窗口正负效用列表PNSWU-List,维护挖掘最近批次高效用模式集所需的所有信息,实现有效的逐批次挖掘,避免重复的数据库扫描,在不产生候选效用模式集的情况下,直接挖掘出高效用模式,使HUPN_SW有效适应于动态流数据。实验结果表明,HUPN_SW算法在运行时间和可扩展性方面有良好表现。

关键词：频繁模式挖掘滑动窗口高效用模式挖掘高效用项集负效用流数据效用列表

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基于滑动窗口的数据流高效用模糊项集挖掘

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南京师大学报（自然科学版） 2023年第1期46卷 120-129页

作者：单芝慧韩萌韩强北方民族大学计算机科学与工程学院宁夏银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室宁夏银川750021

高效用项集挖掘可以提供有趣的结果集,但并不能提供单个项的数量,因此,本文提出了高效用模糊项集.但是,现实世界的数据是不断出现的,需要实时处理新到来的数据.为解决当前高效用模糊项集不能处理数据流的问题,又提出了模糊效用列表(fuzz... 详细信息

高效用项集挖掘可以提供有趣的结果集,但并不能提供单个项的数量,因此,本文提出了高效用模糊项集.但是,现实世界的数据是不断出现的,需要实时处理新到来的数据.为解决当前高效用模糊项集不能处理数据流的问题,又提出了模糊效用列表(fuzzy utility list,FUL)结构用于存储当前窗口中项的批次号、项在事务中的事务标识符、项的模糊效用以及项的剩余模糊效用,该结构能有效的对批次进行插入和删除操作.最后,基于FUL提出了数据流高效用模糊项集挖掘算法.对真实数据集和合成数据集进行了广泛的实验,结果证实了算法的效率及可行性.

关键词：数据流挖掘滑动窗口高效用项集挖掘模糊效用效用列表

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增量数据上的闭合定量高效用项集挖掘算法

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计算机应用 2023年第7期43卷 2049-2056页

作者：单芝慧韩萌韩强北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

高效用项集(HUI)挖掘能够提供数据集中高利润的项的组合信息,有利于在现实应用中制定有效的营销策略。然而,HUI仅提供项集及其总效用,不提供单个项的购买数量,而现实场景中项的数量能提供更精准的信息。因此,研究者提出定量高效用项集(H... 详细信息

高效用项集(HUI)挖掘能够提供数据集中高利润的项的组合信息,有利于在现实应用中制定有效的营销策略。然而,HUI仅提供项集及其总效用,不提供单个项的购买数量,而现实场景中项的数量能提供更精准的信息。因此,研究者提出定量高效用项集(HUQI)挖掘算法。针对当前的HUQI挖掘算法仅能处理静态数据且存在结果集冗余的问题,提出增量更新的定量效用列表结构来存储并更新数据集中项的效用信息,并基于该结构提出一种挖掘闭合定量高效用项集(CHUQI)的算法。将所提出的算法与FHUQI-Miner(Faster High Utility Quantitative Itemset Miner)算法在结果集数量、最小效用阈值、批次数目以及可扩展性上对比时间与内存消耗。实验结果表明,所提算法能够有效处理增量数据,挖掘出更有趣的项集。

关键词：增量挖掘高效用项集定量高效用项集闭合高效用项集效用列表

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Top-k高模糊效用项集挖掘算法

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计算机工程与设计 2023年第11期44卷 3312-3319页

作者：王斌周伟李晓华胡克勇青岛理工大学信息与控制工程学院山东青岛266520

针对高模糊效用项集挖掘算法中存在的阈值选择难题,提出一种Top-k高模糊效用项集挖掘算法TKHFU(top-k high fuzzy utility itemset mining)。将高模糊效用项集挖掘算法中设定阈值的问题转化为设定所需高模糊效用项集数量k的问题。提出... 详细信息

针对高模糊效用项集挖掘算法中存在的阈值选择难题,提出一种Top-k高模糊效用项集挖掘算法TKHFU(top-k high fuzzy utility itemset mining)。将高模糊效用项集挖掘算法中设定阈值的问题转化为设定所需高模糊效用项集数量k的问题。提出模糊项集效用列表结构,有效保存事务数据库中的关键信息,避免项集间复杂的连接操作。提出一种更紧密的模糊效用上界和两种剪枝策略,将剪枝策略运用至列表中,减少搜索空间。实验结果表明,该算法在运行时间、内存消耗及可伸缩性方面均优于最新算法。

关键词：数据挖掘项集挖掘阈值高模糊效用效用列表模糊效用上界剪枝策略

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基于滑动窗口模型的数据流闭合高效用项集挖掘

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计算机研究与发展 2021年第11期58卷 2500-2514页

作者：程浩东韩萌张妮李小娟王乐北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021

从数据流中挖掘高效用项集是一项具有挑战性的任务,因为传入的数据必须在时间和存储内存约束下进行实时处理.数据流挖掘通常会产生大量冗余的项集,为了减少这些无用的项集数量且保证无损压缩,需要挖掘闭合项集,它可以比全集高效用项集... 详细信息

从数据流中挖掘高效用项集是一项具有挑战性的任务,因为传入的数据必须在时间和存储内存约束下进行实时处理.数据流挖掘通常会产生大量冗余的项集,为了减少这些无用的项集数量且保证无损压缩,需要挖掘闭合项集,它可以比全集高效用项集的集合小几个数量级.为了解决以上问题,提出一种基于滑动窗口模型的数据流闭合高效用项集挖掘(closed high utility itemsets mining over data stream based on sliding window model,CHUI_DS)算法.在CHUI_DS中设计了一种新的效用列表结构,该结构在提升批次插入和删除的速度方面非常有效.此外,应用修剪策略来改进闭合项集挖掘过程,消除潜在的低效用候选对象.对真实数据集和合成数据集进行的广泛实验评估显示了该算法的效率以及可行性.就速度而言,它优于先前提出的主要以批处理模式运行的算法.且它适用于不同大小的滑动窗口,在事务数量等方面具有较强的扩展性.

关键词：模式挖掘数据流挖掘闭合高效用项集滑动窗口效用列表

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面向效用挖掘的信息共享隐私保护研究

面向效用挖掘的信息共享隐私保护研究

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作者：李荧南京信息工程大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的蓬勃发展,数据对社会经济的繁荣起着至关重要的作用。效用挖掘技术能够从海量复杂的数据中提取有价值的信息。这为企业或机构的发展带来了新的机遇。但随着隐私泄露与隐私滥用的事件频繁发生,人们越来越意识到隐私保护... 详细信息

随着互联网技术的蓬勃发展,数据对社会经济的繁荣起着至关重要的作用。效用挖掘技术能够从海量复杂的数据中提取有价值的信息。这为企业或机构的发展带来了新的机遇。但随着隐私泄露与隐私滥用的事件频繁发生,人们越来越意识到隐私保护的重要性。因此,数据拥有者在共享信息前,通常会对其中隐藏的敏感信息进行特殊处理,以维护自身的利益不被侵犯。隐私保护效用挖掘在隐私保护数据挖掘的基础上,考虑了效用概念。效用能够用来衡量某个物品或服务的价值,从某种程度上表达了用户的主观偏好。相比于传统的数据挖掘而言,效用挖掘更能挖掘出使人们满意的数据。然而,这些数据通常包含机密信息,若被不可信的第三方所利用,则可能对数据拥有者造成一定的损失。因此,为了解决效用挖掘中的隐私保护问题,研究者们提出了许多隐私保护算法。传统的隐私保护方法大多为加密和扰动,由于这些方法降低了数据的可分析性,很少被效用挖掘算法所使用。除此以外,针对效用挖掘中的隐私保护问题,目前大多数方法都存在较高的时间复杂度和算法副作用。更重要的是,这些方法通常在脱敏后信息丢失严重。为了解决这些问题,本文针对效用挖掘下的隐私保护问题进行充分调查与研究,并做了如下创新及贡献:(1)本文提出了隐藏成本概念,以改进隐私保护效用挖掘算法的评价指标。在传统的隐藏失败、丢失损失和人工成本评价指标的基础上,隐藏成本为这三个指标分别添加了权重。权重的大小可以根据实际情况进行调整,这使得算法的评价指标更加灵活,以适应不同的应用场景。(2)为了克服传统隐私保护效用挖掘算法耗时长、副作用大等缺陷,本文提出了BCUTD算法。该算法设计了一种新型的树状结构,称为BCU-Tree,以解决这些问题。在该树中,所有敏感节点都采用位运算进行编码,并保存了对应敏感项的效用信息,从而避免了效用的重复计算。除此以外,该算法在构造树的同时,创建了字典表来标记所有敏感项在树中对应的节点信息,避免了脱敏过程中重复遍历树。与传统的FPUTT-Tree相比,BCU-Tree构建的速度更快,脱敏的效果更好。为了验证算法性能,实验选取了四个具有代表性的数据集,将BCUTD算法与其它五种算法进行对比分析。经过大量实验证明,BCUTD算法的性能提升了2-5倍。(3)目前,传统的隐私保护效用挖掘算法通常采用精确算法、启发式算法等来加速脱敏过程。然而这些算法无法在时间复杂度与副作用间达到较好的平衡。因此,本文创新性地提出一种新的数据结构效用列表缓存。与传统的效用列表不同,该结构首次被应用于隐私保护效用挖掘中。本文提出的效用列表缓存是由敏感项与UTList组成。其中,UTList存储了对应敏感项在数据库中的所有敏感信息。与传统的算法相比,该结构在脱敏时极大地降低了计算复杂度。为了减少算法副作用,该算法还提出了tns与SINS新概念。tns表示事务与非敏感高效用项集之间的关系。而SINS则反映每个敏感项在非敏感项集中出现的次数。通过大量实验证明,FULB算法与传统的算法相比快了15-20倍,并且该算法产生的副作用更小。

关键词：隐私保护高效用挖掘位图编码效用列表字典

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高效用和可替代闭合模式分析对生产计划的优化研究

高效用和可替代闭合模式分析对生产计划的优化研究

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作者：黄亚飞昆明理工大学

学位级别：硕士

随着智能生产的发展,对海量用户数据流和生产数据进行模式分析,提取有用的知识来指导和优化生产计划成为研究热点。UP-Growth算法使用修剪策略降低树结构中积累的事务加权效用(TWU)值,但仍需要大量的时间来计算候选模式的实际效用;一阶... 详细信息

随着智能生产的发展,对海量用户数据流和生产数据进行模式分析,提取有用的知识来指导和优化生产计划成为研究热点。UP-Growth算法使用修剪策略降低树结构中积累的事务加权效用(TWU)值,但仍需要大量的时间来计算候选模式的实际效用;一阶段挖掘算法HUI-Miner无需多次扫描数据库,不产生候选模式,通过效用列表直接计算模式的真正效用值,但该算法更适用于静态数据分析;A-Close算法基于Apriori逐级生成候选模式,算法执行时间过长,MERIT算法采用分别存储各元素权值的策略,此策略在各模式组合创建新节点时产生大量候选模式,占用大量内存和时间。为了优化传统算法的不足,本文提出高效用和可替代闭合模式分析算法HECPM,该算法包含SHUPM和ECPM两个子算法,分别对需求侧和生产侧两个维度进行模式分析,需求侧输出的目标商品作为生产侧的输入,结合生产侧供应链中目标商品部件的供应情况,企业决策层根据实际需求制定有利的生产计划。子算法SHUPM基于效用参数利用滑动窗口技术和效用列表SHUP-List对用户数据流进行高效用模式分析,获得用户购买趋向;子算法ECPM基于利润参数定义可替代规则对数据进行预处理,依据标准数据结构dNC-Sets确定各模式的dNC-Sets结构及各模式间的关系,根据已证明的可替代闭合模式定理挖掘出最优解,获得产品部件最优组合。本文在Python环境中,子算法SHUPM与常规算法UP-Growth和HUI-Miner在来自IBM的用户数据集Connect和T10I4D100K中进行仿真实验,子算法ECPM与传统算法A-Close和MERIT在两个来自IBM的生产数据Pumsb和Accidents进行对比仿真分析,实验中对算法执行时间、内存消耗及算法可扩展性三个性能指标进行分析,仿真结果表明,在标准用户数据集和生产数据中,对比传统算法HECPM算法在算法执行时间和内存消耗及算法可扩展性方面均有性能提升。

关键词：高效用模式可替代闭合模式滑动窗口效用列表 dNC-Sets结构

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