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摘要
为减少构建效用列表的数量和占用的内存，在时间和空间方面提高挖掘性能，提出增量闭合高效用挖掘算法(incremental closed high utility mining, ICHUM),从增量数据集中有效地挖掘闭合高效用项集。此算法提出一个增量分区效用列表结构，该结构仅通过一次数据库扫描即可构建和更新列表，更有效地处理增量数据。在构造此列表结构的过程中，算法还应用有效的融合修剪策略，从而减少无效列表的构建数量。在各种数据集上的试验结果表明，与对比算法相比，该算法减少了30%的运行时间和33%的内存消耗，具有一定的可扩展性。
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