30、多样性驱动的扩展搜索技术在数据挖掘中的应用

多样性驱动的扩展搜索技术在数据挖掘中的应用

在数据挖掘算法中，扩展（Widening）技术对于提升算法性能和搜索结果质量具有重要意义。本文将详细介绍多样性驱动的扩展搜索技术，包括其原理、具体实现方法以及实验评估结果。

1. 扩展搜索基础

扩展搜索是一种在模型搜索空间中寻找更优解的方法。从一组模型 (M) 出发，通过细化操作符生成多个模型集合，然后选择其中一部分进行进一步搜索。然而，普通的扩展搜索可能会陷入局部最优，即只在局部区域进行精细调整，而忽略了全局的更优解。

为了避免局部最优问题，我们可以引入多样性约束，促使搜索过程更广泛地探索模型空间。这种方法在遗传算法中被称为探索（Exploration），与局部开发（Exploitation）相对应。

2. 多样性驱动的扩展技术

为了实现多样性驱动的扩展，我们可以采用以下几种具体技术：
- Top - k 扩展 ：这是最直观的扩展方法，类似于经典的束搜索。在每次迭代中，每个并行工作者选择其模型细化的前 (k) 个选择，然后从这些选择中再选出前 (k) 个。具体公式如下：
[
{m’ 1, \ldots, m’_k} = s {top - k}
\left(
\bigcup_{i = 1, \ldots, k} s_{top - k}(r(m_i))
\right)
]
其中 (s_{top - k}) 根据给定的质量度量 (\psi) 从一组模型中选择前 (k) 个模型。虽然这种方法能提高搜索质量，但存在两个主要问题：一是可能只探索了最优解的小邻域；二是