基于数据结构的智能挖掘算法研究与实践

摘要

针对传统数据挖掘算法在大数据环境下计算复杂度高以及内存消耗大的问题，本研究提出将高效数据结构融入智能数据挖掘算法的优化策略，采用K维树(KD树)对K均值聚类(K-means)算法质心查找进行优化，利用哈希表加速先验算法(Apriori)项集检索，运用稀疏矩阵压缩支持向量机(SVM)核函数计算，进而构建结构化算法体系。实验结果表明：KD树优化使K-means效率提升35%,基于哈希表优化的Apriori算法性能提升42%,稀疏矩阵优化的SVM计算效率显著提高。数据结构与挖掘算法的深度融合为大规模数据处理提供了高效的解决方案。

关键词

数据结构优化 / 智能挖掘算法 / 性能提升 / 大数据处理