本文所探讨的是一种自适应混合压缩的数据挖掘算法，该算法的核心目的在于解决大型数据集进行数据挖掘时，如何有效节省内存空间以及提高数据挖掘效率的问题。数据挖掘技术是当今数据库和人工智能领域研究的热点，广泛应用于金融、保险、商业、信息安全等多个领域。在数据挖掘的过程中，关联规则挖掘是一个重要的研究方向，其主要任务在于高效地产生全部频繁项集。
在传统的数据挖掘算法中，算法复杂性的瓶颈在于挖掘频繁项集时，中间结果的数量以项数的指数级增长，导致大量存储空间的占用以及算法耗时巨大。尤其当内存空间不足时，挖掘过程将频繁与外存进行数据交换，这严重降低了算法性能，使得挖掘算法在实际应用中的效果不佳。因此，提高内存空间的使用效率成为了衡量算法性能的一个重要标志。
现有的算法如基于水平数据布局的Apriori算法改进、Partition算法等，以及基于垂直数据布局的算法，比如dif-bits和HC-DM算法，都在一定程度上解决了数据压缩和节省内存的问题。然而，这些算法各有优缺点。例如，dif-bits算法对于均匀分布稀疏的数据集适应性较好，但对非均匀分布且具有脉冲稠密性的数据集适应性一般，仍会浪费较多内存空间；而HC-DM算法虽然对非均匀分布的数据集有一定适应性，但其伸缩性较差，压缩效率有限。
针对上述问题，本文提出了一种新的算法——自适应混合压缩的数据挖掘算法（Adaptive Efficient Hybrid Compression，简称AHC-DM算法）。该算法通过在垂直事务标识向量的基础上进行比特位压缩，有效地节省了内存空间。其适应性主要体现在当数据集事务差成脉冲型出现时，算法对数据集有较好的压缩比率，同时能够自动适应数据的稠密和稀疏。
为了进一步提高压缩效率，本文考虑了物理表示形式的优化。在数据集的表示形式上，水平项向量、水平项列表、垂直事务标识向量、垂直事务标识列表四种类型中，垂直数据挖掘采用VTV格式。VTV格式的数据挖掘能够简化频繁项的产生过程，不需要创建复杂的数据结构，能够忽略非频繁项，并且以0和1表示事务标识向量，为海量数据挖掘提供了前提条件。
AHC-DM算法对稠密或稀疏不均匀的数据集有良好的适应性，但如何放宽条件，扩大运用VTV格式或其他格式来压缩空间是该算法需要解决的问题。AHC-DM算法的压缩过程如下：当相邻的事务标识差较大时，使用dif-bits格式存储；当差值小于等于5时，使用VTV格式存储。对于5<D<=31的情况，采用5位表示一个事务项的方式存储。在此基础上，为VTV格式增加一位标志位，大幅减少了存储空间的使用。
该研究不仅在理论上提出了新的数据挖掘算法，而且在实际应用中，也有广泛的应用前景。例如，在大数据集的处理和分析过程中，AHC-DM算法能够提高数据挖掘的效率和准确性，尤其是在数据集稠密性非均匀时。此外，AHC-DM算法的提出也为后续的学术研究和工程应用提供了宝贵的参考和指导。通过对不同数据集的适应性分析和算法优化，AHC-DM算法有望在多个数据密集型的领域中发挥重要作用。
