基于长度约束的蝙蝠高效用项集挖掘算法

来源：计算机应用杂志2023年第5期北京时间：

作者：袁泉, 唐成亮, 徐雲鹏

单位：1.重庆邮电大学 通信与信息工程学院，重庆 400065；2.重庆邮电大学 通信新技术应用研究中心，重庆 400065

摘要：为了挖掘满足用户特殊需求，如含指定项目数量的高效用项集（HUI），提出一种基于长度约束的蝙蝠高效用项集挖掘算法（HUIM-LC-BA）。该算法融合蝙蝠算法（BA）和长度约束构建高效用项集挖掘（HUIM）模型，首先将数据库转换为位图矩阵，实现高效的效用计算和数据库扫描；其次，采用重新定义的事务加权效用（RTWU）策略缩减搜索空间；最后，对项集进行长度修剪，使用深度优先搜索和轮盘赌注选择法确定修剪项目。在4个数据集的仿真实验中，当最大长度为6时，与HUIM-BA相比，HUIM-LC-BA挖掘的模式数量分别减少了91%、98%、99%与97%，同时运行时间也少于HUIM-BA；且在不同长度约束条件下，与FHM+ （Faster High-utility itemset Ming plus）算法相比运行时间更稳定。实验结果表明，HUIM-LC-BA能有效挖掘具有长度约束的HUI，并减少挖掘模式的数量。

关键词：高效用项集挖掘,蝙蝠算法,长度约束,位图矩阵,轮盘赌注选择法