| 大数据中效用挖掘的快速单阶段算法 |
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| 引用本文： | 刘君强,周青峰,王文慧,时磊.大数据中效用挖掘的快速单阶段算法[J].电信科学,2015,31(4):84-92. |
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| 作者姓名： | 刘君强 周青峰 王文慧 时磊 |
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| 作者单位： | 1. 浙江工商大学 杭州310018
2. 浙江水利水电学院 杭州310018 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(No.61272306);浙江省自然科学基金资助项目(No.LY12F02024)~~ |
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| 摘 要： | 现有数据挖掘算法的缺点是在挖掘大数据时会出现大量候选模式,从而造成可伸缩性瓶颈,个别算法虽然不生成候选模式,但是计算代价高昂,缺乏有效剪裁,运行效率存在瓶颈.为此,提出一个全新的单阶段不生成候选模式的数据挖掘算法,其创新性有3点:一是基于前缀生长的模式枚举和基于效用上限值评估的剪裁策略;二是基于稀疏矩阵和虚拟投影的效用信息表达;三是节省存储空间的深度优先搜索方法.大量实验表明,新算法的时间效率比现有算法高5倍以上,并且内存使用量比现有算法少20％～60％,可伸缩性高.
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| 关 键 词： | 大数据 效用挖掘 高效用模式 频繁模式 |
Fast Single Phase Algorithm for Utility Mining in Big Data |
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| Liu Junqiang
,
Zhou Qingfeng
,
Wang Wenhui
,
Shi Lei.Fast Single Phase Algorithm for Utility Mining in Big Data[J].Telecommunications Science,2015,31(4):84-92. |
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| Authors: | Liu Junqiang Zhou Qingfeng Wang Wenhui Shi Lei |
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| Affiliation: | Liu Junqiang;Zhou Qingfeng;Wang Wenhui;Shi Lei;Zhejiang Gongshang University;Zhejiang University of Water Resources and Electric Power; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | big data utility mining high utility pattern frequent pattern |
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