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user: 4. 实验结果与分析 本节基于合成数据集和真实数据集，对于我们所提出的基于模糊邻近关系的含主导特征的并置模式挖掘算法(DFMAFPR)和优化算法(DFMAFPR-Improved)做实验评价。主要目的是：1) 在合成数据集上，我们评估不同实验参数对算法效率的影响以及算法的可伸缩性；2) 在合成数据集和真实数据集上，对比DFMAFPR和DFMAFPR-Improved算法和传统主导特征模式挖掘算法(ADFCPM) [ 21 ] 挖掘结果的差异；3) 在真实数据集上，给出含主导特征的并置模式挖掘结果实例，进一步说明基于模糊邻近关系的含主导特征并置模式挖掘算法在实际应用中的意义。 运行环境：所有算法采用python语言实现，并运行于具有AMD Ryzen 7 1700X Eight-Core Processor 3.40 GHz处理器，16 GB内存、Windows 10及pycharm 2020的PC机上。参数设置：所提主导特征模式挖掘算法ADFSPTCM、DFMAFPR-Improved在各个数据集上的实验参数默认设置如表2所示。 4.1. 实验数据集 实验数据集：实验采用了3个合成数据集和2个真实数据集，数据集相关信息如表1所示，其中，Plant-Data是一个包含31种植物类型(特征)共356棵植物(实例)的“三江并流”区域珍稀植物数据集。北京POI是一个包含16种类型(特征)共2305个POI (实例)的北京市POI数据集。合成数据集采用与文献 [ 21 ] 提出的数据生成器类似的方法根据泊松分布函数分别在500 × 500、1000 × 1000的范围内生成合成数据。 Table 1 Experimental data set parameter 数据集 特征集 实例数 范围 Plantdata 32 335 8000 × 13，000 Beijing-POI 16 23，025 22，000 × 14，000 合成数据集1 10 10，000 500 × 500 合成数据集2 10 10，000 1000 × 1000 合成数据集3 25 50，000 1000 × 1000 表1. 实验数据集参数 Table 2 Default parameter descriptio 数据集(Dataset) 距离阈值(d/d 1 ) 模糊参与度阈值(min_fprev) 影响比阈值(min_fir) Plantdata 5000 0.3 0.3 Beijing-POI 50 0.3 0.3 合成数据集1 20 0.3 0.3 合成数据集2 20 0.3 0.3 合成数据集3 20 0.3 0.3 表2. 实验默认说明 4.2. 不同参数对算法性能的影响 本文所提算法所用距离阈值d 2 = 80，我们在3个不同规模的合成数据集上分析不同参数设置对所提主导特征模式挖掘算法DFMAFPR、优化算法DFMAFPR-Improved进行比较。目的是观察在不同实例数量和特征数量下，参数变化对算法造成的不同影响。 4.2.1. 距离阈值d对算法性能的影响 图3~5分别显示两个算法在d 1 取20、30、40和50四个不同的距离阈值时在3个合成数据集上的性能表现，其它参数取表2中默认值。在每个数据集上，随着距离阈值的增大，算法运行时间逐渐增加，并且随着数据集的规模增大，运行时间也逐渐增加。距离阈值较大时，对算法性能的影响较为明显，这说明算法性能受到数据稠密性的影响。合成数据集1比合成数据集2分布更稠密，邻近度阈值的影响较明显，并且运行时间也相对较长。合成数据3的特征数量和实例数量最多，所以运行时间最长。算法DFMAFPR-Improved表现比基础算法DFMAFPR更好，是因为在计算主导特征时有效的对模式进行剪枝。 图3. 不同距离阈值性能比较(合成数据集1) 图4. 不同距离阈值性能比较(合成数据集2) 图5. 不同距离阈值性能比较(合成数据集3) 4.2.2. (模糊)参与度阈值对算法性能的影响 图6~8分别显示在(模糊)参与度阈值分别取0.3，0.4，0.5和0.6时两个算法在3个合成数据集上的性能表现，其它参数取表2中默认值。随着数据规模的增加和(模糊)参与度阈值的增加，运行时间逐渐减少。合成数据集1比合成数据集2分布更稠密，同一范围内实例数量增加，满足成团的实例增多，对(模糊)表实例的运算耗费影响了算法性能，(模糊)参与度阈值变化对算法效率的影响较为明显，其中合成数据集3的运行时间最长。 4.2.3. 特征影响比阈值对算法性能的影响 图9~11分别显示DFMAFPR算法、DFMAFPR-Improved算法在3个合成数据集上的性能，其它参数取表2中默认值。特征模糊影响比阈值min_fir分别取0.3、0.4、0.5和0.6，随着特征模糊影响比阈值的变化，算法运行时间逐渐减。因为随着阈值的升高，需要计算的频繁模式表实例减少，阈值的变化对于稠密数据集上算法性能的影响更为明显。 图6. 不同参与度阈值性能比较(合成数据集1) 图7. 不同参与度阈值性能比较(合成数据集2) 图8. 不同参与度阈值性能比较(合成数据集3) 图9. 不同影响比阈值性能比较(合成数据集1) 图10. 不同影响比阈值性能比较(合成数据集2) 图11. 不同影响比阈值性能比较(合成数据集3) 通过本文所提两种算法和传统主导特征模式挖掘算法在2个合成数据集上的比较，优化后的DFMAFPR-Improved算法在基础算法上消耗时间更少，在挖掘主导特征过程中减少大量的计算。 4.3. DFMAFPR算法的挖掘结果分析 我们在2个真实数据集上，比较分析所提基于模糊邻近关系主导特征模式挖掘算法DFMAFPR与传统频繁模式挖掘算法JoinLess、传统含主导特征模式挖掘算法AMDFCP的挖掘结果。 4.3.1. 在“三江并流”区域珍稀植物数据集上的结果比较 在“三江并流”区域珍稀植物数据集上，三个算法在不同(模糊)参与度阈值下挖掘得到的模式数量如图12所示，其中DFMAFPR算法两个距离阈值d 1 = 5000和d 2 = 15000，Joinless算法和AMDFCP算法所用距离阈值d = 5000，其它参数取表2中默认值。从图中可以看出DFMAFPR挖掘的主导特征模式数量大约为Joinless算法挖掘的频繁模式数量的50%，这是因为DFMAFPR有效去除了不含主导特征的频繁模式。我们提出的算法挖出的含主导特征模式比AMDFCP算法的含主导特征模式数量多，是因为AMDFCP算法是基于单一邻近阈值判断实例间邻近关系，实例在形成团关系时会造成邻近关系缺失。 三个算法在不同距离阈值d下挖掘得到的模式数量如图13所示。随着距离阈值d的增大，三个算法挖掘到的频繁模式的数量逐渐增加，其中Joinless模式数量增加趋势较为明显，这是因为在数据分布密度较高时，随着同一邻域内的实例数量和特征数量类型增多，候选模式的数量和团实例的数量都急剧增加；我们还可以看到三种主导特征模式挖掘算法产生的模式数量远远小于Joinless算法产生的模式数量，但是本文所提算法挖掘出的主导特征模式数量都比AMDFCP算法多。 图12. 植物数据集上不同(模糊)参与度阈值下的模式数量 图13. 植物数据集上不同距离阈值下的模式数量 4.3.2. 在北京POI数据集上的结果比较 在北京POI数据集上，三个算法在不同(模糊)参与度阈值、距离阈值下挖掘得到的模式数量分别如图14和图15所示，其中DFMAFPR算法两个距离阈值取d 1 = 50和d 2 = 150，Join Less算法和AMDFCP算法所用距离阈值d = 50，其它参数取表2中默认值。 图14. 北京POI数据集上不同(模糊)参与度阈值下的模式数量 图15. 北京POI数据集上不同距离阈值d下的模式数量 通过在两个真实数据集中的比较，本文所提出的算法DFMAFPR虽然受距离阈值d 1 影响，但与传统挖掘算法AMDFCP相比，DFMAFPR挖掘出主导特征模式数量更多。真实数据集1中包含32个特征，但仅有335个实例，在挖掘主导特征时(模糊)表实例中的实例数量变化将导致特征(模糊)参与率的计算。 4.4. 真实数据集上的挖掘结果及应用实例分析 为了验证本文所提主导特征模式的实用性，我们对本文所提含主导特征模式挖掘算法和传统AMDFCP算法在2个真实数据集上挖掘得到的含主导特征模式进行实例分析。表3和表4分别列出了DFMAFPR算法和AMDFCP算法在植物数据集和北京POI数据集上的一些三阶模式。从表中我们可以看出在植物数据集挖掘出的模式{川八角莲，珙桐，冬虫夏草}、{松茸，丽江雪胆，长苞冷杉}和{松茸，三尖杉，穿心延子藨}是DFMAFPR和AMDFCP共有的主导特征模式，其中主导特征相同，而{松茸，三尖杉，长苞冷杉}和{云南榧木，三尖杉，红豆杉}是AMDFCP算法挖掘不到的主导特征模式。在北京POI数据集挖掘出{酒店，停车场，服装店}、{酒店，中餐馆，停车场}、{西餐厅，停车场，公交站}是DFMAFPR和AMDFCP共有的主导特征模式，其中主导特征相同，而{花园，停车场，咖啡厅}、{中餐厅，咖啡厅，招待所}是AMDFCP算法挖掘不到的主导特征模式。 Table 3 The mining results DFMAFPR and AMDFCP on “Three Parallel Rivers 含主导特征的并置模式 DFMAFP算法 AMDFCP算法 FPR FIR FR FD {川八角莲 * ，珙桐 * ，冬虫夏草} 0.3 0.3 0.3 0.2 {松茸，丽江雪胆，长苞冷杉 * } 0.3 0.3 0.3 0.2 {松茸，三尖杉 * ，穿心延子藨 * } 0.3 0.3 0.3 0.2 {松茸，三尖杉 * ，长苞冷杉} 0.3 0.3 - - {云南榧木 * ，三尖杉 * ，红豆杉} 0.3 0.3 - - 表3. DFMAFPR和AMDFCP在三江并流植物数据上挖掘的结果比较 注： * 代表主导特征；-代表没有参数可挖掘到。 Table 4 The mining results DFMAFPR and AMDFCP on “Beijing POI 含主导特征的并置模式 DFMAFP算法 AMDFCP算法 FPR FIR FR FD {酒店*，停车场*，服装店} 0.4 0.4 0.4 0.4 {酒店*，中餐馆*，停车场} 0.4 0.4 0.4 0.4 {西餐厅*，停车场，公交站} 0.4 0.4 0.4 0.4 {花园*，停车场，咖啡厅*} 0.4 0.4 - - {中餐厅，咖啡厅*，招待所*} 0.4 0.4 - - 表4. DFMAFPR和AMDFCP在北京POI数据上挖掘的结果比较 注： * 代表主导特征；-代表没有参数可挖掘到。 首先，本文所提算法和AMDFCP算法在挖掘主导特征模式时都是从三阶频繁模式开始，但是AMDFCP算法局限于单一的邻近阈值，超出邻近阈值的实例对就判定为不邻近，这种单一截断的邻近关系判断会造成邻近关系的损失，并且AMDFCP算法在挖掘频繁模式时对于频繁性阈值非常敏感，当两两实例对于单一距离阈值判为不邻近时，就不参与实例特征参与率计算，但是DFMAFPR和DFMAFPR-Improved算法是使用模糊数学的方法去计算两两实例的邻近程度，首先在挖掘主导特征并置模式时计算实例对模式的模糊贡献度，其次通过模糊参与率和模糊参与度挖掘出更有参考价值的频繁并置模式，进而发掘模式中两两特征间的关系并挖掘出含有主导特征的并置模式。 在表3和表4中，通过比较2个真实数据集挖掘出来的结果发现，特征数量和实例数量较多的数据集能发现更多含有主导特征的模式，更好的揭示模式中特征的主导关系。通过实验分析，虽然DFMAFPR挖掘效果受两个距离阈值d 1 和d 2 影响，但与AMDFCP算法相比挖掘出的模式数量更多，本文所提算法挖掘出的主导特征模式更有价值和决策性，当d 1 和d 2 取值相近时两个算法挖掘模式数量几乎相同。通过本文所提两种算法和传统主导特征模式挖掘算法在3个合成数据集和2个真实数据集上的比较，优化后的DFMAFPR-Improved算法比基础算法消耗时间更少，由于算法在计算实例间的邻近度和模式中模糊参与率、模糊参与度时更耗费时间，所以DFMAFPR算法与传统AMDFCP算法比较时间效率相对较差，但是挖掘出的模式会更有价值，可以更好的应用在实际生活中。