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平均高效用项集挖掘算法研究
随着大数据时代的到来，数据挖掘技术越来越受到人们的关注。作为大数据领域中最重要的技术之一，关联规则挖掘已经发挥了越来越大的作用。关联规则挖掘的目标是在大规模数据集中寻找出现频率高的数据项之间的关联规则，可以应用于市场分析、推荐系统、社交网络分析等领域。而平均高效用项集挖掘算法是一种改进的关联规则挖掘算法，其主要优点是可以减少搜索空间，提高挖掘性能，是近年来在数据挖掘领域处于研究热点的一种算法。
一、平均高效用项集挖掘算法的原理
平均高效用项集挖掘算法（Average-UtilityItemsets,AUI）是一种可以高效挖掘高效用项集的一种算法。该算法基于传统的Apriori算法，通过加入一个平均效用函数，对挖掘出的频繁项集进行评价和选择。平均效用函数是对产生规则所需的时间和资源进行评价，以提高挖掘效率。该算法主要优化了两个方面：一是减少搜索空间，不需要生成所有频繁项集；二是用平均效用函数来选择挖掘所需的项集。
算法流程如下：
1.初始化：将所有单项集和其效用值存储在内存中
2.重复执行步骤3-5，直到没有新的频繁项集产生
3.生成候选项集：根据频繁项集，新增一个频繁项集的大小加一的候选项集
4.计算平均效用：计算候选项集的平均效用函数
5.选择频繁项集：根据平均效用函数的值，选择满足最小支持度阈值和最小平均效用阈值的频繁项集
二、平均高效用项集挖掘算法的优势
相较于传统的Apriori算法，平均高效用项集挖掘算法的主要优势有以下几点：
1.减少搜索空间
在传统的Apriori算法中，每一次生成的候选项集都会经过多次搜索和遍历，造成了很大的时间和计算资源的浪费。而平均高效用项集挖掘算法则在生成候选项集时，只保留那些平均效用函数超过阈值的候选项集，从而减少了搜索空间。
2.提高了性能
通过加入平均效用函数，在保证频繁项集不变的情况下，删除一些不必要的项集，从而提高了性能。
3.更加灵活
传统的Apriori算法只能通过支持度的调整来控制频繁项集的数量和规模。而平均高效用项集算法则可以通过支持度和平均效用函数的调整来控制所需挖掘的项集。
三、对平均高效用项集挖掘算法的进一步研究
尽管平均高效用项集挖掘算法在优化了搜索空间及选挖掘项集的效率方面具有很大的优势，在实际应用中仍然存在诸多问题值得进一步研究，主要体现在以下几个方面：
1.效用函数计算方式的选择
目前市面上出现的效用函数主要有加权平均效用函数、熵效用函数和期望效用函数等，但实际上，不同的数据集和应用场景中选用的效用函数也会不同，这样对于效用函数的选择就有一定的局限。
2.实验选择的问题
实验数据集的选择和参数的设置对挖掘结果至关重要。如何选择合适的数据集和参数，可以进一步提高算法的性能。
3.并行化算法的研究
随着数据的不断增长，顺序算法的执行效率已经不能满足大规模数据的挖掘需求。因此，构建高效的并行化算法具有重要的研究意义。
四、结论
平均高效用项集挖掘算法是一种优秀的数据挖掘算法，它通过加入平均效用函数，在保证频繁项集不变的情况下，删除一些不必要的项集，从而提高了性能。目前，该算法已在市场营销、推荐系统、社交网络分析等领域获得了广泛的应用，并且还有很多需要进一步研究的问题。我们期待在今后的研究中，能够更好地应用该算法，解决更多实际问题。