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基于R-list的Top-K高效用项集挖掘算法
论文标题：基于R-list的Top-K高效用项集挖掘算法
摘要：
随着互联网和大数据时代的到来，数据规模呈现爆炸式增长，挖掘有价值的信息成为一项具有重要意义的任务。而项集挖掘作为数据挖掘的基本操作之一，对于发现数据中的关联规则和模式具有重要的意义。本论文提出了一种基于R-list的Top-K高效用项集挖掘算法，在解决项集挖掘中的效率和准确性问题方面有着显著的优势。通过对R-list的设计和利用，实现了对大规模数据集的高效挖掘，并能够精确地找到给定条件下的Top-K高效用项集。
关键词：R-list、项集挖掘、关联规则、Top-K、高效用项集
1.引言
随着数据规模的快速增长，传统的项集挖掘算法在处理大型数据集时遇到了效率低下的问题。在实际应用中，常常需要从海量数据中发现具有重要意义的模式和规律。因此，研究高效用项集挖掘算法具有重要的理论和实际意义。
2.相关工作
2.1项集挖掘算法
项集挖掘算法主要包括Apriori算法、FP-growth算法等。这些算法在一定程度上解决了项集挖掘问题，但在处理大规模数据集时效率较低。
2.2R-list的概念
R-list是一种利用前缀树形式存储的数据结构，用于表示事务数据库中的项集信息。通过R-list的设计和使用，可以大大提高项集挖掘算法的效率。
3.基于R-list的Top-K高效用项集挖掘算法
3.1R-list的构建
利用前缀树的形式构建R-list，对事务数据库进行预处理，提取频繁项集的信息，并存储在R-list中。
3.2高效用项集的计算
利用R-list进行高效用项集的计算，通过剪枝操作和最小支持度阈值的判断，减少不必要的计算过程，提高计算效率。
3.3Top-K结果的获取
通过定义合适的指标，并利用R-list的优势，计算得到Top-K高效用项集。
4.实验结果与分析
通过对比实验，验证了基于R-list的Top-K高效用项集挖掘算法在效率和准确性方面的优势。与传统的项集挖掘算法相比，该算法在大规模数据集上表现出更好的性能。
5.结论
本论文提出了一种基于R-list的Top-K高效用项集挖掘算法，通过对R-list的设计和利用，实现了对大规模数据集的高效挖掘，并能够精确地找到给定条件下的Top-K高效用项集。该算法具有较高的效率和准确性，可以应用于实际的数据挖掘任务中。
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