使用长度递减支持度挖掘兴趣频繁模式和子空间的中期报告在数据挖掘中，支持度和频繁模式是两个非常重要的概念。其中支持度是指一个项集（itemset）在数据集中出现的频率，而频繁模式则是指支持度超过预设阈值的项集。传统的频繁模式挖掘算法通常只考虑了单一维度的数据，在处理多维数据时，往往需要使用子空间挖掘来找到具有高频率的子空间，即多维数据中具有高频率的项目的组合。然而，问题在于，子空间挖掘往往会面临搜索空间过大的问题，导致效率低下。针对此问题，本文介绍了一种利用长度递减的支持度来挖掘兴趣频繁模式和子空间的方法。具体而言，该方法首先将数据按照长度升序排序，然后对每个长度的项集设置不同的支持度阈值，这样可以有效减少搜索空间。具体算法步骤如下：1.将数据按照项集长度从小到大排序。2.初始化最小支持度阈值和项集长度L（从1开始）。3.如果L=1，则使用传统的单维度频繁模式挖掘算法搜索长度为1的频繁项集。否则，对每个长度为L的候选项集设置一个支持度阈值，用于剪枝。4.在满足支持度阈值的候选项集中搜索频繁项集。5.如果找到的频繁项集集合不为空，则将其加入候选子空间集合中，更新最小支持度阈值并令L=L+1，返回步骤3。6.如果找到的频繁项集集合为空，则返回候选子空间集合。通过这种方法，可以分阶段提高支持度阈值，从而减少搜索空间，并加快频繁模式挖掘的速度。此外，该方法还可以避免在搜索高维数据集时遇到的维度灾难问题。总之，采用长度递减支持度的方法，可以有效地挖掘多维数据中的兴趣频繁模式和子空间，同时也可以提高算法的效率。