An efficient method for maximal erasable itemset mining in incremental databases

Linh T. T. Nguyen

doi:10.1016/j.knosys.2025.114555

An efficient method for maximal erasable itemset mining in incremental databases

2025-09-28

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DOI：10.1016/j.knosys.2025.114555

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近年来，挖掘最大可擦除项集因其在各个领域的重要性而受到广泛关注。该方法在制造业中尤其有价值，可用于识别并消除无利可图或低利润产品，从而降低成本并优化生产流程。然而，现有方法在增量数据库上效率低下；它们需要大量存储空间，且在新增数据时必须重新扫描整个数据集，或需要重新验证大量候选集，导致显著的计算开销。本文提出IMEL方法，用于高效地从增量数据库中挖掘最大可擦除项集。IMEL利用两种新的数据结构——ICEI-List和ICEP-List，通过仅在每个列表中为原始数据库和新增数据增量维护单个代表性项，显著减少存储需求。此外，ICEI-List和ICEP-List结构中嵌入的索引搜索空间缩减技术可加速处理时间并减少不必要的比较。实验结果表明，IMEL算法在稀疏和密集增量数据集上均提升了挖掘时间和存储效率。

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