基于ACO的高实用性项目集挖掘方法

基于ACO的高实用性项目集挖掘方法 当今数据挖掘领域中，高实用性项目集挖掘（High-Utility Itemsets Mining, HUIM）是主要的研究热点之一。与传统的频繁项目集挖掘（Frequent Itemsets Mining, FIM）不同，高实用性项目集挖掘不仅考虑项目（商品）出现的频率因素，更注重数量和利润因子，以揭示最有利润的商品组合。高实用性项目集挖掘方法旨在找出那些能够带来较大利润的产品组合，这对零售、库存管理、推荐系统等领域有着重要的应用价值。 早期的研究提出了多种挖掘高实用性项目集的方法，但是这些方法在面对大量不同商品以及大型数据库时，往往需要处理指数级的搜索空间。为了应对这一挑战，研究人员提出了基于两种进化计算（Evolutionary Computation, EC）技术的算法：遗传算法（Genetic Algorithm, GA）和粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）。这些算法能够在限制的时间内获得大量的高实用性项目。然而，遗传算法和粒子群优化算法并不能保证提供的解决方案就是全局最优解。 在这一背景下，本研究提出了一种基于另一种进化计算技术——蚁群优化算法（Ant Colony Optimization, ACO）的新型算法来解决这一问题。ACO是一种启发式搜索算法，它的基本思想是模拟自然界蚂蚁觅食的行为，通过蚂蚁之间信息素的相互作用来寻找优化的路径。与GA和PSO不同，ACO算法以一种构造性的方式产生可行解，尽可能避免生成不合理解。因此，一个定义良好的ACO方法总是能够高效地获得合适的解。 为了进一步提高挖掘效率，本研究扩展了ACO算法，提出了蚁群系统（Ant Colony System, ACS），并在此基础上提出了高实用性项目集挖掘的蚁群系统（High-Utility Itemset Mining by ACS, HUIM-ACS）。该算法能够有效地寻找高实用性项目集。一般而言，进化计算算法无法保证所提供的解决方案就是全局最优解。但是，通过将完整的解空间映射到路由图中，并引入两个剪枝过程，设计的HUIM-ACO算法确保了能够找到全局最优解。 由于技术原因，原文的OCR扫描结果中存在一些文字识别错误或漏识别的情况，需进行合理的解读和校正。例如，原文中出现的“JID:KNOSYS[m5G;November14,2016;12:51]ARTICLEINPRESSKnowledge-BasedSystems000(2016)1–12”实际上是文章的一些出版信息，包括接收日期、修订日期、接受日期和在线可用日期等，这些信息虽然对于整篇文档的理解不是至关重要，但它们为研究论文的发表历史提供了重要记录。 根据给出的文件内容，我们可以总结出以下知识点： 1. 高实用性项目集挖掘（HUIM）概念及其重要性。 2. 高实用性项目集挖掘与传统频繁项目集挖掘（FIM）的区别。 3. 高实用性项目集挖掘在商业领域的应用。 4. 进化计算（EC）技术在挖掘高实用性项目集中的应用。 5. 遗传算法（GA）与粒子群优化（PSO）在处理高实用性项目集挖掘问题上的优势与局限。 6. 蚁群优化算法（ACO）的原理及其在解决高实用性项目集挖掘中的潜在优势。 7. 蚁群系统（ACS）及其在高实用性项目集挖掘中的扩展应用。 8. 高实用性项目集挖掘的蚁群系统（HUIM-ACS）算法的设计与实现。 9. 解决方案的全局最优性问题及其在进化计算算法中的地位。 10. 文献出版信息的解读，了解研究论文的发表背景。 上述知识点为理解和研究基于ACO的高实用性项目集挖掘方法提供了一个全面的框架。