[论文解读] Fast Algorithms for Mining Interesting Frequent Itemsets without Minimum Support

Shariq Bashir, Zahoor Jan+1 more|ArXiv.org|Apr 21, 2009

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 16被引用 4

一句话总结

本文提出两种高效算法 N-MostMiner 和 Top-K-Miner，用于在无需用户定义最小支持度阈值的情况下挖掘最有趣的前 K 个频繁项集。通过利用位向量表示法实现快速频率计数，并优化事务投影，算法显著减少了搜索空间和处理开销，在基准数据集上的运行时间优于现有方法（如 BOMO 和 TFP）。

ABSTRACT

Real world datasets are sparse, dirty and contain hundreds of items. In such situations, discovering interesting rules (results) using traditional frequent itemset mining approach by specifying a user defined input support threshold is not appropriate. Since without any domain knowledge, setting support threshold small or large can output nothing or a large number of redundant uninteresting results. Recently a novel approach of mining only N-most/Top-K interesting frequent itemsets has been proposed, which discovers the top N interesting results without specifying any user defined support threshold. However, mining interesting frequent itemsets without minimum support threshold are more costly in terms of itemset search space exploration and processing cost. Thereby, the efficiency of their mining highly depends upon three main factors (1) Database representation approach used for itemset frequency counting, (2) Projection of relevant transactions to lower level nodes of search space and (3) Algorithm implementation technique. Therefore, to improve the efficiency of mining process, in this paper we present two novel algorithms called (N-MostMiner and Top-K-Miner) using the bit-vector representation approach which is very efficient in terms of itemset frequency counting and transactions projection. In addition to this, several efficient implementation techniques of N-MostMiner and Top-K-Miner are also present which we experienced in our implementation. Our experimental results on benchmark datasets suggest that the NMostMiner and Top-K-Miner are very efficient in terms of processing time as compared to current best algorithms BOMO and TFP.

研究动机与目标

• 解决传统频繁项集挖掘方法依赖用户定义的最小支持度阈值所带来的局限性，此类方法在稀疏的真实世界数据集中常导致无结果或产生大量冗余输出。
• 开发高效算法，仅挖掘最有趣的频繁项集，且无需任何支持度阈值输入。
• 通过优化数据库表示、事务投影和算法实现三个关键因素，提升性能。
• 降低从大规模稀疏数据集中挖掘有趣项集时的计算成本和搜索空间探索量。

提出的方法

• 利用位向量表示法加速项集频率计数，实现更快且更节省内存的计算。
• 采用优化的事务投影技术，仅将相关事务传播到搜索空间中的低层节点，最大限度减少不必要的计算。
• 在 N-MostMiner 和 Top-K-Miner 中应用先进的算法技术以提升性能，包括高效的数据结构处理和剪枝策略。
• 应用一种前 K 选择机制，识别最有趣的项集，而无需依赖最小支持度阈值。
• 设计算法以基于有趣性动态排序项集，仅聚焦于最相关的结果。
• 采用两阶段方法：第一阶段，使用位向量识别候选项集；第二阶段，基于有趣性得分对项集进行排序并选择前 K 个。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不依赖用户定义的最小支持度阈值的情况下，实现高效的频繁项集挖掘？
• RQ2 何种数据表示技术可最小化挖掘前 K 个有趣项集时的处理开销？
• RQ3 如何优化事务投影以减少项集挖掘中的搜索空间探索？
• RQ4 哪些算法技术能显著提升挖掘有趣频繁项集的性能？
• RQ5 基于位向量的方法在运行时间和可扩展性方面与现有方法相比如何？

主要发现

• N-MostMiner 和 Top-K-Miner 在基准数据集上的处理速度显著快于最先进的算法（如 BOMO 和 TFP）。
• 位向量表示法实现了高效的项集频率计数，显著降低了大规模数据集中的计算开销。
• 优化的事务投影减少了无关计算的数量，提升了整体算法效率。
• 所提出的算法成功仅挖掘出前 K 个最有趣的项集，且无需任何最小支持度阈值。
• 包括内存高效的数据处理和排序优化在内的实现技术，显著提升了算法的性能表现。
• 实验结果证实，所提方法具有良好的可扩展性，尤其适用于稀疏且高维的真实世界数据集。