应用于长频繁集挖掘的基于变动邻域搜索的遗传算法设计

摘要

提出了一种基于变动邻域搜索的长频繁集挖掘方法(VNS-GA),利用遗传算法的高效搜索性能快速挖掘最大频繁集.在遗传算法的适应度函数设计中,综合考虑项集支持度、长度以及项集支持度和邻域中心支持度的距离,算法一次运行可找出邻域内的最大频繁集,改变邻域中心即可找到我们需要的最大频繁集.算法有效性通过实验得到了验证,且实验表明该算法的时间复杂度与支持度阈值大小无关,因此对于长模式挖掘问题具有很高的效率.