Mining High Utility Itemsets Based on Multiple Minimum Support and Multiple Minimum Utility Thresholds论文.pdf

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3、ＭｕｌｔｉｐｌｅＭｉｎｉｍｕｍＵｔｉｌｉｔＴｈｒｅｓｈｏｌｄｓｙＢｙＭｄＦａｚｌａＥｌａｈｅＳｕｐｅｒｖｉｓｅｄｂｙＰｒｏｆ．ＫｕｎＺｈａｎｇＮａｎｉｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＳｃｉｅｎｃｅ皮ＴｅｃｈｎｏｌｏｊｇｙｇｙＦｅｂｒｕａｒ２０１７ｙ，ＤｅｃｌａｒａｔｉｏｎＩｈｅｒｅｂｙｄｅｃｌａｒｅ化ａｔ舶ｓｓｕｂｍｉｓｓｉｏｎｉｓｍｙｏｗｎｗｏｒｋａｎｄ化ａｔ，ｔｏ化ｅｂ的ｔｏｆｍｙｋｎｏｗｌｅｄｅａｎｄｂｅｌｉｅｆｉｔｃｏｎｔａｉｎｓｎｏｍａｔｅ

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7、用值的项集一。这在现实生活中是个重要的数据挖掘任务并且有着很广泛的应用。商效用一项集挖掘是当前研究的热点和难点，近些年提出了些方法来解决该问题。这些方法－ＭＭＵ使用不同的搜索策略、数据结构、剪枝技术来提高方法的效率。诸如ＨＵＩＭ（－－Ｍｕ－ＨｉＵｔｉｌｉｔＩｔｅｍｓｅｔｓＭｉｎｉｎｌｔｉｌｅＭｉｎｉｍｕｍＵｔｉｌｉｔｔｈｒｅｓｈｏ化高效用项集挖掘多重最班ｙｇｐｙ－－Ｍｕ－小效用阔值算法）和ＭＨＵＧｒｏｗｔｈ（ｌｔｉｐｌｅｈｉｇｈｕｔｉｌｉｔｙｇｒｏｗｔｈ，多重高效用成长算法＂）的算法克服了在整个数据库中

8、使用单阀值的局限性，然而它们仍然难Ｗ解决稀有＂－项问题。目前最常用的高效用项集挖掘算法Ｅ巧Ｍ（ＥｆｉｃｉｅｎｔｈｉｇｈｕｔｉｌｉｔｙＩｔｅｍ