高效用项集挖掘

高效用模式挖掘领域复杂性使得提升其算法效率成为数据挖掘的重点研究。HUPminer算法是基于垂直模式类的典型方法，有效减少效用列表数量，但其对项集划分的需求仍占用大量空间。为解决这一问题，改进的IHUI-miner算法在考虑1扩展集中项集关联性的基础上，显著减少效用列表的个数。实验验证显示，IHUI-miner在时间效率和效用列表减少方面均优于现有算法HUP-miner与HUI-miner。

高效用项集挖掘 (High-Utility Itemset Mining, HUIM) 作为数据挖掘领域的重要任务之一，与频繁项集挖掘 (Frequent Itemset Mining, FIM) 不同，HUIM 在挖掘过程中会综合考虑数量和价值等因素。

用户管理系统是组织和企业中至关重要的信息技术应用。本系统采用VB.NET编程语言和ACCESS数据库系统开发，支持Windows XP操作系统平台。VB.NET作为面向对象的语言，通过其丰富的类库和易学的语法，负责用户界面设计、业务逻辑和数据访问层的实现，支持登录、注册、信息查询和权限管理等功能。ACCESS数据库则存储用户信息和权限数据，并通过ADO.NET组件与VB.NET进行无缝交互，确保数据的安全性和完整性。系统设计包括用户表、角色表和权限表，通过角色与权限的对应关系，实现精确的权限控制。为提升系统性能，合理设计数据库结构并使用索引进行优化，同时通过数据验证和加密技术保障系统的安全性。

在IT领域中，Access数据库编程是实现企业级应用的关键环节。特别是在用户登录与权限管理方面，Access提供了灵活且高效的解决方案。Access是由Microsoft开发的关系型数据库管理系统，支持使用Visual Basic for Applications (VBA)进行自定义编程，以满足各种业务需求。详细探讨了Access数据库编程中用户登录与权限管理的实现原理及其重要性。用户登录系统作为应用程序的首要安全屏障，通过用户名和密码验证用户身份。权限管理则确保数据安全，Access支持基于角色的权限分配，开发者可以精确控制不同用户组的操作权限，保障数据的机密性和完整性。在实际应用中，通过VBA代码及DoCmd.SetPermission命令实现权限的动态设置和管理，确保系统运行的安全与高效。

FP增长算法是一种用于发现频繁项集的数据挖掘技术，它摒弃了传统的“产生-测试”范式，而是利用一种名为FP树的紧凑数据结构来组织数据，并直接从FP树中提取频繁项集。

此文档是关于数据挖掘技术的课程框架，提供了代码资源，可直接访问。请在使用时遵守最佳文档扩展的规定。Julien Barnier推荐了Tidyverse的实用指南，同时探讨了JavaScript的交互式练习和问题解决。

这是一份精心整理的数据挖掘资料集，欢迎学校用户积极参与讨论和交流。

一本阐述大数据经典理论和实践方法的专业书籍。

海量数据集挖掘 作者: Anand Rajaraman，Jeffrey D. Ullman 这本数据挖掘经典著作以清晰易懂的方式阐述了相关概念和技术。

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