基于智能优化算法的高效用项集挖掘方法综述

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2022060865

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2023, Vol. 43 ›› Issue (6): 1676-1686.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022060865

所属专题：综述； CCF第37届中国计算机应用大会 (CCF NCCA 2022)

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基于智能优化算法的高效用项集挖掘方法综述

高智慧, 韩萌(), 刘淑娟, 李昂, 穆栋梁

北方民族大学计算机科学与工程学院，银川 750021

收稿日期:2022-06-16 修回日期:2022-07-15 接受日期:2022-07-27 发布日期:2022-08-15 出版日期:2023-06-10
通讯作者: 韩萌
作者简介:高智慧（1996—），女，山东临沂人，硕士研究生，主要研究方向：大数据挖掘
韩萌（1982—），女，河南商丘人，教授，博士，CCF会员，主要研究方向：大数据挖掘Email：2003051@nmu.edu.cn
刘淑娟（1998—），女，河南新乡人，硕士研究生，主要研究方向：大数据挖掘
李昂（1999—），男，河南洛阳人，硕士研究生，主要研究方向：大数据挖掘
穆栋梁（1998—），男，山西大同人，硕士研究生，主要研究方向：大数据挖掘。
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(62062004);宁夏自然科学基金资助项目(2020AAC03216)

Survey of high utility itemset mining methods based on intelligent optimization algorithm

Zhihui GAO, Meng HAN(), Shujuan LIU, Ang LI, Dongliang MU

School of Computer Science and Engineering，North Minzu University，Yinchuan Ningxia 750021，China

Received:2022-06-16 Revised:2022-07-15 Accepted:2022-07-27 Online:2022-08-15 Published:2023-06-10
Contact: Meng HAN
About author:GAO Zhihui， born in 1996， M. S. candidate. Her research interests include big data mining.
LIU Shujuan， born in 1998， M. S. candidate. Her research interests include big data mining.
LI Ang， born in 1999， M. S. candidate. His research interests include big data mining.
liang， born in 1998， M. S. candidate. His research interests include big data mining.
MU Dong
Supported by:
National Natural Science Foundation of China(62062004);Natural Science Foundation of Ningxia(2020AAC03216)

摘要/Abstract

摘要：

高效用项集挖掘（HUIM）能够挖掘事务数据库中具有重要意义的项集，从而帮助用户更好地进行决策。针对智能优化算法的应用能够显著提高海量数据中高效用项集的挖掘效率这一现状，对基于智能优化算法的HUIM方法进行了综述。首先，以智能优化算法的类别为角度，从基于群智能优化、基于进化以及基于其他智能优化算法的方法这3个方面对基于智能优化算法的HUIM方法进行了详细的分析与总结。同时，从粒子更新方式的角度对基于粒子群优化（PSO）的HUIM方法进行了详细梳理，包括基于传统更新策略、基于sigmoid函数、基于贪心、基于轮盘赌以及基于集合的方法。另外，从种群更新方法、对比算法、参数设置、优缺点等角度对比分析了基于群智能优化算法的HUIM方法。然后，从遗传和仿生两个方面对基于进化的HUIM方法进行总结概括。最后，针对目前基于智能优化算法的HUIM方法所存在的问题，提出了下一步的研究方向。

关键词: 高效用项集挖掘, 智能优化算法, 粒子群优化算法, 进化算法, 启发式算法

Abstract:

High Utility Itemsets Mining （HUIM） is able to mine the items with high significance from transaction database， thus helping users to make better decisions. In view of the fact that the application of intelligent optimization algorithms can significantly improve the mining efficiency of high utility itemsets in massive data， a survey of intelligent optimization algorithm-based HUIM methods was presented. Firstly， detailed analysis and summary of the intelligent optimization algorithm-based HUIM methods were performed from three aspects： swarm intelligence optimization-based， evolution-based and other intelligent optimization algorithms-based methods. Meanwhile， the Particle Swarm Optimization （PSO）-based HUIM methods were sorted out in detail from the aspect of particle update methods， including traditional update strategy-based， sigmoid function-based， greedy-based， roulette-based and ensemble-based methods. Additionally， the swarm intelligence optimization algorithm-based HUIM methods were compared and analyzed from the perspectives of population update methods， comparison algorithms， parameter settings， advantages and disadvantages， etc. Next， the evolution-based HUIM methods were summarized and outlined in terms of both genetic and bionic aspects. Finally， the next research directions were proposed for the problems of the existing intelligent optimization algorithm-based HUIM methods.

Key words: High Utility Itemsets Mining (HUIM), intelligent optimization algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm, Evolutionary Algorithm (EA), heuristic algorithm

中图分类号:

TP391.1

高智慧, 韩萌, 刘淑娟, 李昂, 穆栋梁. 基于智能优化算法的高效用项集挖掘方法综述[J]. 计算机应用, 2023, 43(6): 1676-1686.

Zhihui GAO, Meng HAN, Shujuan LIU, Ang LI, Dongliang MU. Survey of high utility itemset mining methods based on intelligent optimization algorithm[J]. Journal of Computer Applications, 2023, 43(6): 1676-1686.

图/表 10

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标识符	事务	各项对应的数量	事务效用
T₁	｛a，b，d｝	｛5，3，1｝	67
T₂	｛b，c，d，e｝	｛7，2，6，1｝	70
T₃	｛a，b，c，d，e｝	｛9，3，2，5，2｝	125
T₄	｛b，c｝	｛7，4｝	73
T₅	｛a，c，d｝	｛4，5，8｝	74

标识符	事务	各项对应的数量	事务效用
T₁	｛a，b，d｝	｛5，3，1｝	67
T₂	｛b，c，d，e｝	｛7，2，6，1｝	70
T₃	｛a，b，c，d，e｝	｛9，3，2，5，2｝	125
T₄	｛b，c｝	｛7，4｝	73
T₅	｛a，c，d｝	｛4，5，8｝	74

数据集	事务数	项目数	事务平均长度	密度/%	类型
chess	3 196	75	37.00	49.33	密集
connect	67 557	129	43.00	33.33	密集
mushrooms	8 416	119	23.00	19.33	密集
accidents	340 183	468	33.80	7.22	密集
retail	88 162	16 470	10.30	0.06	稀疏
foodmart	1 112 949	46 086	7.23	0.02	稀疏

数据集	事务数	项目数	事务平均长度	密度/%	类型
chess	3 196	75	37.00	49.33	密集
connect	67 557	129	43.00	33.33	密集
mushrooms	8 416	119	23.00	19.33	密集
accidents	340 183	468	33.80	7.22	密集
retail	88 162	16 470	10.30	0.06	稀疏
foodmart	1 112 949	46 086	7.23	0.02	稀疏

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基于智能优化算法的高效用项集挖掘方法综述

Survey of high utility itemset mining methods based on intelligent optimization algorithm

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图/表 10

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Metrics

项	外部效用	事务加权效用
a	9	266
b	7	262
c	6	342
d	3	336
e	1	195

项	外部效用	事务加权效用
a	9	266
b	7	262
c	6	342
d	3	336
e	1	195