一次性条件下top-k高平均效用序列模式挖掘算法

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2023030268

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (2): 477-484.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030268

所属专题：数据科学与技术

一次性条件下top-k高平均效用序列模式挖掘算法

杨克帅¹, 武优西¹(), 耿萌¹, 刘靖宇¹, 李艳²

^1.河北工业大学人工智能与数据科学学院，天津 300401
^2.河北工业大学经济管理学院，天津 300401

收稿日期:2023-03-13 修回日期:2023-05-17 接受日期:2023-05-29 发布日期:2023-06-16 出版日期:2024-02-10
通讯作者: 武优西
作者简介:杨克帅（1998—），男，河南濮阳人，硕士研究生，CCF会员，主要研究方向：数据挖掘
耿萌（1997—），女，河北石家庄人，博士研究生，CCF会员，主要研究方向：数据挖掘
刘靖宇（1976—），男，天津人，副教授，博士，主要研究方向：网络存储、信息安全
李艳（1975—），女，天津人，副教授，博士，主要研究方向：数据挖掘、供应链管理。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(61976240)

Top-k high average utility sequential pattern mining algorithm under one-off condition

Keshuai YANG¹, Youxi WU¹(), Meng GENG¹, Jingyu LIU¹, Yan LI²

^1.School of Artificial Intelligence，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China
^2.School of Economics and Management，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China

Received:2023-03-13 Revised:2023-05-17 Accepted:2023-05-29 Online:2023-06-16 Published:2024-02-10
Contact: Youxi WU
About author:YANG Keshuai， born in 1998， M. S. candidate. His research interests include data mining.
GENG Meng， born in 1997， M. S. candidate. Her research interests include data mining.
LIU Jingyu， born in 1976， Ph. D.， associate professor. His research interests include network storage， information security.
LI Yan， born in 1975， Ph. D.， associate professor. Her research interests include data mining， supply chain management.
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(61976240)

摘要/Abstract

摘要：

针对传统序列模式挖掘（SPM）不考虑模式重复性且忽略各项的效用（单价或利润）与模式长度对用户兴趣度影响的问题，提出一次性条件下top-k高平均效用序列模式挖掘（TOUP）算法。TOUP算法主要包括两个核心步骤：平均效用计算和候选模式生成。首先，提出基于各项出现位置与项重复关系数组的CSP（Calculation Support of Pattern）算法计算模式支持度，从而实现模式平均效用的快速计算；其次，采用项集扩展和序列扩展生成候选模式，并提出了最大平均效用上界，基于该上界实现对候选模式的有效剪枝。在5个真实数据集和1个合成数据集上的实验结果表明，相较于TOUP-dfs和HAOP-ms算法，TOUP算法的候选模式数分别降低了38.5%~99.8%和0.9%~77.6%；运行时间分别降低了33.6%~97.1%和57.9%~97.2%。TOUP的算法性能更优，能更高效地挖掘用户感兴趣的模式。

关键词: 数据挖掘, 序列模式挖掘, 高平均效用, 一次性条件, top-k

Abstract:

To address the issue that traditional Sequential Pattern Mining （SPM） does not consider pattern repetition and ignores the effects of utility （unit price or profit） and pattern length on user interest， a Top-k One-off high average Utility sequential Pattern mining （TOUP） algorithm was proposed. The TOUP algorithm mainly includes two core steps： average utility calculation and candidate pattern generation. Firstly， a CSP （Calculation Support of Pattern） algorithm based on the occurrence position of each item and the item repetition relation array was proposed to calculate pattern support， thereby achieving rapid calculation of the average utility of patterns. Secondly， candidate patterns were generated by itemset extension and sequence extension， and a maximum average utility upper bound was proposed. Based on this upper bound， effective pruning of candidate patterns was achieved. Experimental results on five real datasets and one synthetic dataset show that compared to the TOUP-dfs and HAOP-ms algorithms， TOUP algorithm reduces the number of candidate patterns by 38.5% to 99.8% and 0.9% to 77.6%， respectively， and decreases the running time by 33.6% to 97.1% and 57.9% to 97.2%， respectively. Therefore， the algorithm performance of TOUP is better， and it can mine patterns of interests to users more efficiently.

Key words: data mining, sequential pattern mining, high average utility, one-off condition, top-k

中图分类号:

TP311.1

杨克帅, 武优西, 耿萌, 刘靖宇, 李艳. 一次性条件下top-k高平均效用序列模式挖掘算法[J]. 计算机应用, 2024, 44(2): 477-484.

Keshuai YANG, Youxi WU, Meng GENG, Jingyu LIU, Yan LI. Top-k high average utility sequential pattern mining algorithm under one-off condition[J]. Journal of Computer Applications, 2024, 44(2): 477-484.

图/表 10

表1 序列数据库D

Tab. 1 Sequence database D

序列号	序列
$S 1$	（1，ab）（2，a）（3，abc）（4，ab）（5，ad）（6，cd）
$S 2$	（1，bd）（2，ab）（3，acd）（4，abc）（5，ac）（6，ac）

表1 序列数据库D

Tab. 1 Sequence database D

序列号	序列
$S 1$	（1，ab）（2，a）（3，abc）（4，ab）（5，ad）（6，cd）
$S 2$	（1，bd）（2，ab）（3，acd）（4，abc）（5，ac）（6，ac）

表2 效用表

Tab. 2 Utility table

项	值	项	值
a	10	c	8
b	5	d	3

表3 实验数据集

Tab. 3 Experimental datasets

数据集	类型	序列数	项目数	项集数	总长度
SDB1	项集序列	5 026	6	55 524	140 182
SDB2	项集序列	1 248	276	8 134	73 206
SDB3	项集序列	1 096	5 390	6 111	54 999
SDB4	项集序列	69	2 520	178	1 403
SDB5	单项序列	668	231	35 100	35 100
SDB6	单项序列	1 663	6 417	57 852	57 852

表4 在6个数据集上不同算法生成候选模式数量对比

Tab. 4 Comparison of number of candidate patterns generated by different algorithms on six datasets

算法	SDB1	SDB2	SDB3	SDB4	SDB5	SDB6
TOUP-rf	369	4 244	8 152	4 152	7 320	10 109
TOUP-nus	1 206	114 990	2 268 510	480 672	70 438	1 263 717
TOUP-dfs	600	53 045	63 818	2 135 126	69 631	57 427
HAOP-ms	1 650	14 583	17 124	9 727	9 791	10 205
HANP-oms	1 673	14 764	17 124	9 727	10 095	10 343
PMBC-ms	369	4 244	8 152	4 152	7 320	10 109
TOUP	369	4 244	8 152	4 152	7 320	10 109

表5 在6个数据集上不同算法运行时间对比 (s)

Tab. 5 Comparison of running time amongdifferent algorithms on six datasets

算法	SDB1	SDB2	SDB3	SDB4	SDB5	SDB6
TOUP-rf	123	224	339	14	804	1 825
TOUP-nus	84	123	1 188	82	478	757
TOUP-dfs	107	446	866	456	91	1 594
HAOP-ms	591	995	699	138	1 343	2 174
HANP-oms	628	1 022	710	14	1 383	2 213
PMBC-ms	98	190	346	14	568	1 826
TOUP	71	151	294	13	37	417

表6 在6个数据集上不同算法内存消耗对比 (MB)

Tab. 6 Comparison of memory consumption amongdifferent algorithms on six datasets

算法	SDB1	SDB2	SDB3	SDB4	SDB5	SDB6
TOUP-rf	52	47	46	40	48	55
TOUP-nus	54	50	50	41	47	54
TOUP-dfs	54	50	49	40	47	52
HAOP-ms	52	50	50	45	49	56
HANP-oms	52	50	50	47	49	56
PMBC-ms	52	47	49	44	48	55
TOUP	52	47	46	40	47	52

表7 在SDB1_1~SDB1_6数据集上不同算法的运行时间对比 (s)

Tab. 7 Comparison of running time amongdifferent algorithms on SDB1_1-SDB1_6 datasets

算法	SDB1_1	SDB1_2	SDB1_3	SDB1_4	SDB1_5	SDB1_6
TOUP-rf	123	267	386	508	636	761
TOUP-nus	84	217	325	410	530	620
TOUP-dfs	107	237	373	522	673	777
HAOP-ms	591	1 184	1 808	2 579	3 167	3 689
HANP-oms	628	1 189	1 811	2 587	3 171	3 723
PMBC-ms	98	199	302	409	510	611
TOUP	71	161	242	323	401	484

表8 在SDB1_1~SDB1_6数据集上不同算法的内存消耗对比 (MB)

Tab. 8 Comparison of memory consumption amongdifferent algorithms on SDB1_1-SDB1_6 datasets

算法	SDB1_1	SDB1_2	SDB1_3	SDB1_4	SDB1_5	SDB1_6
TOUP-rf	52	64	77	89	103	116
TOUP-nus	54	68	84	102	121	136
TOUP-dfs	54	67	83	97	115	132
HAOP-ms	52	65	77	90	103	116
HANP-oms	52	65	78	90	103	116
PMBC-ms	52	64	77	90	103	116
TOUP	52	64	77	90	103	116

表9 不同参数k的生成候选模式数对比

Tab. 9 Comparison of number of generated candidate patterns with different parameter k

算法	k=10	k=12	k=14	k=16	k=18	k=20
TOUP-rf	369	391	485	758	942	956
TOUP-nus	1 206	1 806	2 464	3 738	5 160	6 606
TOUP-dfs	600	627	771	942	1 173	1 190
HAOP-ms	1 650	2 130	4 381	5 294	6 754	7 287
HANP-oms	1 673	2 186	4 512	5 515	6 892	7 621
PMBC-ms	369	391	485	758	942	956
TOUP	369	391	485	758	942	956

表10 不同参数k的运行时间对比 (s)

Tab. 10 Comparison of running time with different parameter k

算法	k=10	k=12	k=14	k=16	k=18	k=20
TOUP-rf	123	146	169	255	318	321
TOUP-nus	84	105	141	175	217	264
TOUP-dfs	107	163	214	310	408	514
HAOP-ms	591	716	1 465	1 794	2 211	2 343
HANP-oms	628	775	1 549	1 893	2 353	2 521
PMBC-ms	98	101	131	200	247	255
TOUP	71	79	93	141	174	176

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一次性条件下top-k高平均效用序列模式挖掘算法

Top-k high average utility sequential pattern mining algorithm under one-off condition

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