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基于博弈的正负加权关联规则的研究11
发布时间:2018-11-07 点击: 发布:中国论文期刊网
表4.1不同支持度下两种算法的选项集的数量
最小支持度 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
NCMA 4.941 2.159 0.718 0.391 0.132 0.067
Nawarm 10.537 5.726 2.352 0.919 0.161 0.247
 
实验2:实验中的事务数为5000,项目数为50,事务平均宽度为15测试在不同最小加权支持度闻值下,NAWARM算法和NCMA算法挖掘加权频繁项集所使用的时间变化情况。数据集选择最小力加权支持度阈值是:0.05, 0.1,0.15,0.2,0.25和0.3。实验结果如4.2所示。实验结果表明,NAWARM算法产生的加权频繁项集所使用的时问少于NCMA算法,并且当加权支持度闽值降低时,这种差异变得更为显著。另方面,当加权支持度阈值变大时,由于数据项分布密集度不高,高阈值会使高维频繁模式显著减少,使得NAWARM算与 NCMA算法相比,执行效率的差异并不明显。
表4.2两种算法的产生加权频繁项集的时间
最小支持度 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3
NCMA 116.2 33.8 17.9 14.1 9.2 4.8
Nawarm 68.5 13.7 10.6 7.8 5.2 3.1
 
实验3:实验中的事务数为2000,最小支持度为0.2 ,稠密度(事务平均宽度比例)为0.3 ,测试在不同项目下,NAWARM算法和NCMA算法挖掘加权频繁项集所使用的时间变化情况。数据集选择项目数是:20, 30, 40, 50和60。实验结果如表4.3所示。分析实验结果,数据集中的其他条件相同时,项日数增加,两种算法的运行时间成指数增长,但本文的算法增长趋势更趋于平缓,表明NAWAR算法比对比算法运行的时户习要少,效率更高。
表4.3两种算法在不同项目数下运行的时间
最小支持度 20 30 40 50 60
NCMA 0.175 0.492 2.308 8.349 51.841
Nawarm 0.157 0.322 1.192 3.876 22.371
 
 
实验4:实验中的事务数为2000,项目数为50,最小支持度为0.3,测试在不同稠密度下,NAWARM算法和NCMA算法挖掘加权频繁项集所使用的时间变化情况。数据集平均事务宽度分别设为:10, 15, 20, 25和30。实验结果如表4.4所示。分析实验结果,数据集其他条件相同,事务平均宽度即稠密度增加时,两种算法的运行时问成指数增长,以寸比的算法增长趋势史为陡峭,表明数据稠密度对算法运行时问的起到关键性作用 ,  NAWAI2Nl算法虽然由于对比算法,但耗时增长趋势依然不变。
表4.3两种算法在不同稠密度下运行的时间
最小支持度 5 10 15 20 25
NCMA 0.171 0.457 1.745 5.648 173.551
Nawarm 0.037 0.389 1.322 3.698 108.117
 
 
实验5:实验数据集的项日数为50,平均事务宽度为20,最小支持度为0.2测试在事务数不同的条件下,NAWARM算法和NCMA算法挖掘加权频繁项集所使用的时间变化情况。数据集事务数条数分别设为:2000, 4000, 6000, 8000和10000分析实验结果:当数据集中事务数的增大,其他条件不变时,NAWARM算法和NCMA算法的耗时均出现增长,但从曲线图可以看出NAWARM算法耗的时增速较慢,表现出较好的承载能力和稳定性。两种算法的运行时间明细如表4.5所示。
表4.3两种算法在不同稠密度下运行的时间
最小支持度 2 4 6 8 10
NCMA 31 48 69 96 126
Nawarm 9 15 19 26 38
 
 
    从表4.1和4.2可以看出,在相同的最小加权支持度阈值条件下,NAWARM算法产生的候选项集数量,虽然多于NCMA算法,但运行时间却减少于 NCMA算法,这是因为NAWARM算法将所有聚类表的频繁项集作为个局的候选项集进行筛选,同时根据聚类表的特点优化了对每个表的挖掘,同时删除许多无用的候选项集,整体提升了算法的效率。从表4.5和表4.6则一可以看出,项目数和事务稠密度,对算法训一算效率影响较大,特别是稠密度达到一定程度后,运行时间现指数增长态势,因此挖掘高密度的数抓集,是多数算法的瓶颈所在。从图4.7可以看出,随肴数据集的增长,两种算法都成线性增长, NAWARM算法表现出更好的稳定性,适合大量数据的挖掘。从以上五张图表,可以看出所设计的NAWARM算法体现了比NCMA算法更好的性能。
 

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