哈尔滨工业大学(威海)万晓珑获国家专利权
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龙图腾网获悉哈尔滨工业大学(威海)申请的专利一种覆盖负利润的海量数据相关高效用项集挖掘方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120067176B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510550861.5，技术领域涉及：G06F16/2458；该发明授权一种覆盖负利润的海量数据相关高效用项集挖掘方法是由万晓珑;何京璇;韩希先;王金宝设计研发完成，并于2025-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种覆盖负利润的海量数据相关高效用项集挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明属于数据挖掘技术领域，涉及一种覆盖负利润的海量数据相关高效用项集挖掘方法。该方法包括：数据库多级分区初始化；候选项生成与排序；构建预评估矩阵；对满足效用约束的候选项构建其效用列表；分区迭代处理；深度优先搜索与项集拓展；递归终止与结果输出。本发明首次提出支持覆盖负利润的相关高效用项集挖掘的算法框架，完整覆盖实际商业场景中的高效用项集。通过重构效用上界与相关性剪枝机制，实现大规模数据的高效计算。
本发明授权一种覆盖负利润的海量数据相关高效用项集挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种覆盖负利润的海量数据相关高效用项集挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：采用多级分区方法把原始数据库划分为多个独立的子分区，形成互不重叠的计算单元； 步骤二：筛选出正事务加权效用满足最小效用阈值的候选1-项集，并对这些满足阈值约束的项按预定义的优先级顺序排序； 步骤三：用排序后的候选项构建二维预评估矩阵，该矩阵存储1-项集和2-项集的效用上界与支持度上界； 步骤四：对步骤二中筛选出的包含正效用项和负效用项的候选集构建其效用列表； 步骤五：依次从外存中读取每个分区，通过第一剪枝策略对分区和分区中包含的项进行判断剪枝，剔除效用上界低于最小效用阈值的分区和分区中的项；对于效用上界满足效用阈值的项定义为候选项，为分区内的候选项构建效用列表，记录项的支持度、效用、剩余效用； 步骤六：在步骤五处理后的每个分区中，以步骤四中构建的候选集效用列表为初始化进行深度优先搜索与项集拓展； 步骤七：当无新候选项集可拓展时终止深度优先搜索，输出所有满足条件的相关高效用项集。
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