2023-05-10计算机应用,JournalofComputerApplications2023,43(5):1473-1480ISSN1001-9081CODENJYIIDUhttp：//www.joca.cn基于长度约束的蝙蝠高效用项集挖掘算法袁泉1，2，唐成亮1，2*，徐雲鹏1，2（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）（∗通信作者电子邮箱cy.tcl@qq.com）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+（FasterHigh-utilityitemsetMingplus）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；轮盘赌注选择法中图分类号：TP301.6文献标志码：ABatalgorithmforhighutilityitemsetminingbasedonlengthconstraintYUANQuan1，2，TANGChengliang1，2*，XUYunpeng1，2（1.SchoolofCommunicationandInformationEngineering，ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications，Chongqing400065，China；2.ResearchCenterofNewCommunicationTechnologyApplications，ChongqingUniversityofPostsandTelecommunications，Chongqing400065，China）Abstract:InordertominetheHighUtilityItemsets（HUIs）thatmeetthespecialneedsofusers，suchasthespecifiednumberofitems，aBatAlgorithmforHighUtilityItemsetMiningbasedonLengthConstraint（HUIM-LC-BA）wasproposed.BycombiningtheBatAlgorithm（BA）andlengthconstraints，anewHighUtilityItemsetMining(HUIM）modelwasconstructed，inwhichthedatabasewastransformedintoabitmapmatrixtorealizeefficientutilitycalculationanddatabasescanning.ThenthesearchspacewasreducedbyusingtheRedefinedTransactionWeightedUtility（RTWU）strategy.Finally，theleng...
