[发明专利]一种基于兴趣度度量的频繁模式挖掘方法

权利要求书

1.一种基于兴趣度度量的频繁模式挖掘方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：用户指定top k结果频繁集合中的元素数量k；

步骤二：用户指定原始数据集，原始数据集即需要进行挖掘的频繁模式数据集；

步骤三：读入原始数据集中的数据；

步骤四：将原始数据集中的出现的元素，按照出现频率从大到小排列，组成元素集合IS；

步骤五：针对元素集合IS，逐个生成备选频繁项集S；并进行检查，检查中符合条件的项集更新到top k结果频繁集合中；

步骤六：输出top k结果频繁集合中的内容。

2.根据权利要求1所述的一种基于兴趣度度量的频繁模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤五包括：

步骤5a：从元素集合IS中取出当前位置的元素item，形成一个元素个数为1的备选频繁项集S；

步骤5b：将元素集合IS中位于item后面的所有元素，组合成一个备选元素集合ISNew；

步骤5c：基于备选频繁项集S和备选元素集合ISNew，对备选频繁项集S进行检查，检查中符合条件的项集更新到top k结果频繁集合中；

步骤5d：检测元素集合IS中的所有元素是否已经都执行过上述步骤，若存在未执行的项目，则重复步骤5a，否则执行步骤六。

3.根据权利要求2所述的一种基于兴趣度度量的频繁模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤5c包括：

步骤5c1：读入备选频繁项集S和备选元素集合ISNew；

步骤5c2：初始化新的备选项集ISNewRecursive为空；初始化阈值t=-1；

步骤5c3：从备选元素集合ISNew中逐个选取备选元素，将其放入备选频繁项集S中，形成频繁项集SNew，并对所述频繁项集SNew进行检验，如果符合要求，则将其更新到top k结果频繁集合中；

步骤5c4：从备选项集ISNewRecursive中逐个取出项目，添加到备选频繁项集S，形成新的频繁项集，并对该频繁项集进行校验；

步骤5c5：结束退出。

4.根据权利要求3所述的一种基于兴趣度度量的频繁模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤5c3包括：

步骤5c3a：初始化新的频繁项集SNew，内容与S相同；

步骤5c3b：从备选项集ISNew中取出当前项目元素i，并添加到频繁项集SNew中；

步骤5c3c：将SNew作为参数，计算SNew的兴趣度；

步骤5c3d：如果SNew的兴趣度大于阈值t，则执行步骤5c3e，否则直接执行步骤步骤5c3i；

步骤5c3e：将SNew更新到top k结果频繁集合中；

步骤5c3f：将项目元素i添加到备选项集ISNewRecursive集合；

步骤5c3g：将top k结果频繁集合中的元素按照各自的兴趣度值从大到小排序；

步骤5c3h：如果top k结果频繁集合中的元素数量大于k，则仅仅保留前k个项目，同时更新t值为结果集合中兴趣度的最小值；

步骤5c3i：检查项目i是否是备选元素集合ISNew中的最后元素；如果不是，则重复执行步骤5c3；否则，执行步骤5c4。

5.根据权利要求4所述的一种基于兴趣度度量的频繁模式挖掘方法，其特征在于，所述步骤5c4包括：

步骤5c4a：从备选项集ISNewRecursive中取出项目元素j，并追加到备选频繁项集S的最后，形成新的频繁项集SCandidate；

步骤5c4b：以频繁项集SCandidate和备选项集ISNew为参数，调用步骤5c1；

步骤5c4c：检查项目j是否是从备选项集ISNewRecursive中的最后元素；如果不是，则重复执行步骤5c4；否则，执行步骤5c5。