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摘要
针对当前大数据集频繁项集挖掘算法处理速度慢的问题,提出一种快速的大数据频繁项集挖掘算法。对多目标强化学习技术进行改进,使其适合频繁项集挖掘的应用场景;将频繁1-项集作为强化学习的初始化空间,解决随机初始化方案性能不稳定的问题;利用频繁项集的递归属性引导项集空间的搜索过程,合理地缩小搜索空间。基于不同规模的会话数据集进行仿真实验,结果表明,该算法对于不同规模的数据集均实现了较高的计算效率,获得了较高的挖掘准确率。
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单位北京理工大学; 广东技术师范学院天河学院
