2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、隨著數(shù)據(jù)庫網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的廣泛應(yīng)用,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)量的大幅度提升,導(dǎo)致數(shù)據(jù)不再是靜止的,而是逐漸累積、變化的。不同于傳統(tǒng)的效用挖掘,事務(wù)集里的數(shù)據(jù)會(huì)隨著時(shí)間而改變,更新后的數(shù)據(jù)相比之前更加重要,如何正確的考慮這些變化因素并快速地挖掘出真實(shí)有用的信息和知識(shí),對(duì)效用挖掘的研究提出了更嚴(yán)格的要求和挑戰(zhàn)。
  本文的主要研究內(nèi)容是針對(duì)效用挖掘研究中動(dòng)態(tài)式更新挖掘這一問題,分析得到傳統(tǒng)的增量更新算法需逐層迭代,多次掃描數(shù)據(jù)庫以及產(chǎn)生規(guī)模巨大的候選項(xiàng)集,

2、開銷巨大,且只能處理事務(wù)集的增加,不能有效處理事務(wù)集的修改和刪除。由此本文從如何提高高效用項(xiàng)集動(dòng)態(tài)挖掘算法性能的角度出發(fā),主要開展了下列研究:
  (1)分析了典型高效用項(xiàng)集挖掘算法的優(yōu)劣,針對(duì)原有的效用增量挖掘不能有效處理事務(wù)集的刪除和修改的問題,基于pre-large的概念,首先計(jì)算在變化事務(wù)集中每個(gè)事務(wù)的加權(quán)效用變化值,將原始事務(wù)集分為高頻效用項(xiàng),次頻效用項(xiàng)和低頻效用項(xiàng),將變化的事務(wù)項(xiàng)集分成負(fù)變化項(xiàng),零變化項(xiàng)和正變化項(xiàng),然后

3、對(duì)應(yīng)分成9個(gè)項(xiàng)目集,并理論推導(dǎo)出效用安全閾值。
  (2)基于次頻繁項(xiàng)集的概念提出PreHU-tree算法挖掘變化事務(wù)集的高效用項(xiàng)集,運(yùn)用事務(wù)效用安全闕值和次頻效用項(xiàng)減少了重復(fù)掃描數(shù)據(jù)庫的次數(shù)。同時(shí)在prelarge-tree結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上在節(jié)點(diǎn)上增加事務(wù)加權(quán)效用和前綴項(xiàng)集鏈表構(gòu)成一種新的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)PreHU-tree,利用PreHU-tree的結(jié)構(gòu)減少了1-頻項(xiàng)生成n-頻項(xiàng)時(shí)產(chǎn)生的大量無用候選頻項(xiàng),結(jié)合前綴項(xiàng)集鏈表中的項(xiàng)集支持度和項(xiàng)

4、的外部效用挖掘變化式高效用項(xiàng)集,避免了非高效用項(xiàng)集的生成,同時(shí)利用效用閾值來進(jìn)行剪枝,有效地減少了搜索空間。
  (3)針對(duì)PreHU-tree算法在挖掘長事務(wù)集時(shí)前綴項(xiàng)集鏈表中的子項(xiàng)會(huì)生成大量重復(fù)子集的問題,提出了一種動(dòng)態(tài)挖掘高效用項(xiàng)集的混合算法 Mix-PreHU,它采用PreHU-tree算法進(jìn)行短事務(wù)集挖掘,長事務(wù)集挖掘則通過優(yōu)化的相交法生成子集,避免了從前綴項(xiàng)集鏈表中重復(fù)產(chǎn)生相同子集的問題。實(shí)驗(yàn)證明Mix-PreHU算法

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