46、不确定频繁模式挖掘算法的探讨与拓展

不确定频繁模式挖掘算法的探讨与拓展

1. 不确定频繁模式挖掘算法功能对比

不确定频繁模式挖掘在数据挖掘领域中具有重要地位，众多算法被提出以应对不同场景下的挖掘需求。从功能角度来看，可将这些算法分为处理静态数据集和动态流数据的两类。
- 静态数据集挖掘算法 ：U - Apriori、UH - mine、UF - growth、UFP - growth、CUF - growth、PUF - growth、MR - growth、U - Eclat、UV - Eclat 和 U - VIPER 算法用于挖掘不确定数据的静态数据集。其中，前七种算法采用水平挖掘方式，而后三种则使用垂直挖掘方式。
- 动态流数据挖掘算法 ：SUF - growth、UF - streaming、TUF - streaming、LUF - streaming、UHS - Stream 和 TFUHS - Stream 算法用于挖掘动态流不确定数据。此外，U - FPS 和 U - FIC 算法与上述 16 种算法不同，它们仅查找满足用户指定约束的频繁模式。

以下是这些算法功能的简单对比表格：
| 算法类型 | 具体算法 | 挖掘数据类型 | 挖掘方式 |
| — | — | — | — |
| 静态数据集挖掘 | U - Apriori、UH - mine 等 | 静态不确定数据 | 水平或垂直 |
| 动态流数据挖掘 | SUF - growth、UF - streaming 等 | 动态流不确定数据 | - |
| 约束挖掘 | U - FPS、U - FIC | 不确定数据 |