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公开(公告)号：CN119829642A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411803273.X
申请日：2024-12-09
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 该方法结合多目标进化算法的思想和方法，从空间数据集中挖掘出频繁且高效用的同位模式，这些同位模式在频繁度和效用值两个方面都表现优异。同位模式有两种传统的衡量方法，分别是频繁度和效用值，在实际应用中，用户可能需要同时考虑频繁度和效用值来做出全面的决策，但现有的方法难以有效地兼顾这两种度量。我们将频繁度和效用值作为两个目标，将挖掘问题转化为一个多目标优化问题。该方法避免了单一度量挖掘中可能丢失的潜在有趣模式，同时省去了用户设置频繁度阈值或效用值阈值的步骤，只需一次挖掘便可得到最优的同位模式。为了提高挖掘速度，我们引入了团效用值的概念，并结合团效用值与频繁度的向下闭合的特性，提出了一个二阶辅助工具。该工具有助于减少搜索空间，从而加速挖掘的过程。
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