论文研究一种快速挖掘Top-K高效用模式算法

挖掘最大频繁模式是数据挖掘中的核心问题之一。提出了一种快速算法，利用前缀树压缩数据存储，通过优化节点信息和节点链，直接在前缀树上采用深度优先策略进行挖掘，避免了传统条件模式树的创建，显著提升了挖掘效率。

挖掘最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。提出一种新算法，利用前缀树压缩数据存储，并通过深度优先策略直接在前缀树上进行挖掘，避免了条件模式树的创建，大幅提升了挖掘效率。该算法调整节点信息和节点链，采用高效的策略处理数据集，以应对大规模数据挖掘的需求。

当前的聚类方法如K-means和DBSCAN采用全局参数，难以准确发现数据的自然聚类结构。新提出的分级聚类算法CluFNC通过调整网格大小、噪声阈值和神经节点数量，能够在数据空间中精确识别内部聚类特征。该算法首先根据参数划分数据空间网格，然后利用高斯影响函数计算每个单元的场强，接着运用SOM算法对网格位置和场强进行聚类，最后通过Chameleon算法对SOM聚类得到的神经网络节点权值进行最终的数据空间聚类映射。理论和实验结果表明，该算法能有效发现数据中的自然聚类特性。

高效用模式挖掘领域复杂性使得提升其算法效率成为数据挖掘的重点研究。HUPminer算法是基于垂直模式类的典型方法，有效减少效用列表数量，但其对项集划分的需求仍占用大量空间。为解决这一问题，改进的IHUI-miner算法在考虑1扩展集中项集关联性的基础上，显著减少效用列表的个数。实验验证显示，IHUI-miner在时间效率和效用列表减少方面均优于现有算法HUP-miner与HUI-miner。

FP增长算法是一种用于发现频繁项集的数据挖掘技术，它摒弃了传统的“产生-测试”范式，而是利用一种名为FP树的紧凑数据结构来组织数据，并直接从FP树中提取频繁项集。

我们提出了一种名为 LPS-Miner 的高效数据挖掘算法，用于挖掘事务数据库中的频繁模式。LPS-Miner 算法基于模式增长原理，并采用了...

这段代码介绍了一种新的差分进化算法（IDE）和有限元法（FEM），用于优化桁架结构。该算法已成功应用于具有频率约束的桁架优化，并表现出快速的收敛速度和优质的解决方案。IDE简单而高效，可以轻松地应用于各种工程优化问题，只需调整代码中的目标函数和约束函数即可。有关更多IDE的详细信息，请参阅Ho-Huu V等人的论文：“使用基于自适应突变方案的改进差分进化算法优化具有频率约束的桁架结构”。

介绍了一种简单但强大的优化算法，适用于解决有约束和无约束的优化问题。所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。不同的算法除了共同的控制参数外，还需要特定的算法参数。例如，GA使用变异概率、交叉概率和选择算子；PSO使用惯性权重、社会和认知参数；ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数；HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。其他算法如ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO等也需要对各自的特定参数进行优化。算法特定参数的适当调整对算法性能非常关键，而不当的调整可能导致计算量

针对基于垂直数据格式的关联规则挖掘算法在频繁项集查找过程中，由于内存需求巨大，提出了一种新的混合压缩算法——HC-DM算法。实验证明，结合HC-DM算法和dEclat算法，并优化排序步骤，能显著降低内存使用量。