37、周期频繁模式的运行时间评估

周期频繁模式的运行时间评估

1. 引言

周期频繁模式（Periodic Frequent Patterns, PFP）是指在数据集中周期性出现的频繁项集。这类模式在许多领域有着重要的应用，如市场篮子分析、生物信息学、社交网络分析等。为了更好地理解和应用周期频繁模式，对其挖掘算法的性能评估至关重要。本文将重点探讨周期频繁模式挖掘算法的运行时间评估，旨在通过严格的实验设计和数据分析，为选择合适的算法提供依据。

2. 评估标准

评估周期频繁模式挖掘算法的运行时间，首先需要定义合理的评估标准。以下是常用的几个评估指标：

• 运行时间（Runtime） ：从算法启动到结束所需的总时间，通常以秒为单位。
• 吞吐量（Throughput） ：单位时间内处理的数据量，反映了算法的效率。
• 响应时间（Response Time） ：从输入数据到输出结果的时间间隔，适用于实时应用场景。
• 资源利用率（Resource Utilization） ：CPU、内存等资源的占用情况，反映算法的资源消耗。

评估指标	描述
运行时间	算法从启动到结束的总时间
吞吐量 <