基于路径的频繁子图挖掘算法研究

图挖掘是数据挖掘的一个重要研究方向,而图挖掘主要集中在图数据集内频繁子图的挖掘。频繁子图挖掘技术的关键是建立有效机制减少冗余候选子图,以便高效计算和处理所需的频繁子图。提出了一种基于路径的频繁子图挖掘算法,该算法首先找出所有频繁边从而挖掘出频繁单路径,然后通过组合、双射和操作扩展出较多的频繁路径,再通过连接操作产生所有频繁子图候选集。通过定理证明了该算法的正确性和完整性,从理论上分析了该算法时间复杂度低于现有的算法,最后进行了2个图数据集实验,在候选集产生的数量和时间性能2方面验证了算法的优越性。     

频繁子图挖掘算法研究

图像能表达丰富语义,但增加了数据结构的复杂性和感兴趣子结构的挖掘难度。综合应用图论知识和数据挖掘的各种技术,对图像进行规范化编码,通过连接和扩展操作产生所有候选子图,引用嵌入集概念,计算候选子图的支持度和频繁度。提出频繁子图挖掘算法FSubgraphM,能从图数据库中挖掘频繁导出子图。     

利用MapReduce平台实现高效并行的频繁子图挖掘

频繁子图挖掘是数据挖掘领域的一个重要问题,并且有着广泛的应用。在Hadoop平台上实现了一种基于MapReduce的高效频繁子图挖掘算法Cloud-GFSG（cloud-global frequent subgraph）。该算法基于Apriori思想,在扩展边生成新的子图时,使用已经挖掘出的k-1阶的频繁子图生成k阶的频繁子图。同时,检查是否存在待扩展生成的子图,设定生成的频繁子图表示规则,保证了频繁子图信息的唯一性。较同类算法相比,该算法在挖掘频繁子图时更具通用性,并且在扩展边时避免产生大量的复制图,从而使得算法的正确性得以保证,且运行效率显著提高。     

基于共生频繁项树和逆矩阵的图挖掘

针对大数据时代的图挖掘算法中必须避免进行子图同构检测的问题,采用社会网络中的信息传播模型研究在单个大图中挖掘近邻频繁模式.首先计算节点标号对邻居节点的关联强度,运行联合概率分布来计算节点标号集合的概率支持度,以概率支持度为判断标准,运用改进的逆矩阵+共生频繁项树(COFI-树)挖掘算法对每个节点的标号构成的项集组成的事务数据集进行频繁项集挖掘.实验分析结果显示,该方法快过传统的单个大图频繁子图挖掘算法,返回的结果也多过频繁子图挖掘算法,并且可以发现一些传统频繁子图挖掘算法发现不了的有趣模式.而且与基于FP-树的频繁模式挖掘算法相比,逆矩阵+COFI-树能够支持大规模数据集,对内存利用效率较高.     

基于图结构的候选序列生成算法

先生成候选序列再判断候选序列是否为频繁序列，最后获得频繁序列是序列数据挖掘中基于候选序列挖掘算法的一般结构，如Apriori类算法，GSP算法，SPADE算法等。因此，研究候选序列生成算法具有普遍意义。本文首先研究了序列数据集(序列数据库)与图结构间的关系，证明了一个序列是频繁序列的必要条件是该序列对应于一个完全子图。以此为基础提出了基于图结构的候选序列生成算法，文中给出了算法正确性证明。在T25110D10K和T25120D100K数据集上的挖掘实验表明在本文提出的候选序列生成算法上进行挖掘比用Apriori算法进行挖掘的效率更高。     

一种基于前缀节点的频繁子图挖掘算法

基于频繁子树挖掘算法中的前缀节点思想,将模式图分为图核—分支—连接向量三个部分,提出了CBE算法。对在分支上扩展得到的候选模式图,CBE算法能够在常数时间内完成规范化判定。通过实验证明CBE算法的子图挖掘效率有显著提高。     

Apriori算法用于频繁子图挖掘的改进方法

AGM算法最早将Apriori思想应用到频繁子图挖掘中。AGM算法结构简单,以递归统计为基础,但面临庞大的图数据集时,由于存在子图同构的问题,在生成候选子图时容易产生很多冗余子图,使计算时间开销很大。基于AGM算法,针对候选子图生成这一环节对原算法进行改进,减少了冗余子图的生成,使改进后的算法在计算时间上具有高效性;测试了在不同最小支持度情况下改进方法的时间开销。实验结果表明改进算法比原算法缩短了计算时间,提高了频繁子图的挖掘效率。     

一种有效的基于图的关联规则挖掘算法

基于图的关联规则挖掘算法是一种通过构建关联图并直接生成候选频繁项集，进而验证得到所有频繁项集的算法。在该算法中，对候选项集的验证操作占用了大量的时间，为此提出了改进算法。改进主要体现在两个方面：按支持度降序对频繁1项重新编号再构建关联图；利用Apriori性质删减用来生成候选项集的冗余扩展项节点。实验结果表明，在最小支持度阈值较小时，改进算法有效减少了冗余的候选频繁项集，提高了算法的性能。     

快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集

提出一种快速挖掘分布式数据库全局最大频繁项集算法（FMMH）．FMMFI算法首先设置了中心节点,并以各个节点构建局部FP-tree,采用挖掘最大频繁项目集算法（DMHA）快速挖掘局部最大频繁项集;然后与中心节点交互以实现数据汇总：最终获得全局最大频繁项集．FMMFI算法采用自上而下的剪枝策略,能大幅减少候选项集,降低通信量．理论分析和实验结果表明,FMMFI算法是有效的．     

一种新的频繁子图挖掘算法

传统Aprior频繁子图挖掘算法中存在大量冗余子图.针对该问题,提出一种新的频繁子图挖掘算法(GAI).介绍一种三层MADI索引结构,用于存储图集的信息,以减少图集的扫描次数,通过扩展ETree树构造频繁子图,并用表来存储候选子图,避免扩展过程中冗余图的产生以及对整个数据库的扫描,从而简化支持度的计算,提高图/子图同构...     

一种基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法

最大频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,最大频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点。传统的最大频繁项目集挖掘算法要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集。为此,该文提出了基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法FMMFIBFM,FMMFIBFM采用FP-tree的存储结构,仅须扫描数据库两遍且不产生候选频繁项目集,有效地提高了频繁项目集的挖掘效率。实验结果表明,FMMFIBFM算法是有效可行的。     

一种基于前缀树的频繁模式挖掘算法

挖掘频繁模式是许多数据挖掘任务的关键步骤。基于FP-Tree的挖掘算法由于无须生成候进项集效率明显高于Apriori类算法,但FP-Tree结构存在动态维护复杂、而且在挖掘过程中需要递归地创建大量的条件FP-Tree,时空效率不高。因此,本文提出一种基于前缀树的新算法。该算法通过引入一种新结构—前缀树(Prefix Tree)用来压缩存放数据所相关信息,并通过调整前缀树中节点信息和节点键直接在Prefix Tree上采用深度优先的策略挖掘频繁模式,而不需要任何附加的数据结构,从而大大提高了挖掘效率。     

一种基于事务树的快速频繁项集挖掘与更新算法

挖掘频繁项集是数据挖掘研究中的关键问题。基于FP-Tree的挖掘及其更新算法无需生成候选项目集因而效率明显高于Aprbri类算法,但FP-Tree结构存在动态维护复杂、必须两次扫描数据库等缺点。因此,本文提出一种基于事务树Trans-Tree的新算法。该算法通过引入一种新结构一事务树Trans-Tree来压缩存放数据的相关信息且易于更新,挖掘算法只需对数据库扫描一次。而且更新算法只需对新增数据扫描一次,无需扫描原始数据,从而大大提高了频繁项集的挖掘和维护效率。     

基于频繁链表的频繁集的挖掘算法

自从1989年提出KDD以来,关联规则的挖掘一直是人工智能及数据库领域关注的焦点,尤其是项目决策者渴求的制胜法宝。挖掘关联规则的前提是频繁集的挖掘,目前典型的频繁集挖掘算法以Appriori算法为代表。在Appriori算法的基础上提出了一些可行的方法,所有这些算法不外乎达到两个目的:①在穷举的基础上,设法删除对关联规则不太有效的频繁集,减少候选频繁集的数量,达到提高挖掘算法性能的目的。②直接挖掘最大频繁集,以最大频繁集为基础挖掘感兴趣     

FIUT: A new method for mining frequent itemsets

This paper proposes an efficient method, the frequent items ultrametric trees (FIUT), for mining frequent itemsets in a database. FIUT uses a special frequent items ultrametric tree (FIU-tree) structure to enhance its efficiency in obtaining frequent itemsets. Compared to related work, FIUT has four major advantages. First, it minimizes I/O overhead by scanning the database only twice. Second, the FIU-tree is an improved way to partition a database, which results from clustering transactions, and significantly reduces the search space. Third, only frequent items in each transaction are inserted as nodes into the FIU-tree for compressed storage. Finally, all frequent itemsets are generated by checking the leaves of each FIU-tree, without traversing the tree recursively, which significantly reduces computing time. FIUT was compared with FP-growth, a well-known and widely used algorithm, and the simulation results showed that the FIUT outperforms the FP-growth. In addition, further extensions of this approach and their implications are discussed.     

基于FP-树挖掘大数据库的方法及算法PCM

该文提出了一种用FP-树挖掘大数据库的新方法及其算法PCM。在该方法中,首先把大数据库划分成子数据库的集合,然后在每个子数据库上构造FP-树并挖掘它,如果子数据库的FP-树不能放进内存,则该方法可递归地用于该子数据库。     

不产生候选的快速投影频繁模式树挖掘算法

1.概述近年来,对事务数据库、时序数据库和各种其它类型数据库中的频繁模式挖掘的研究越来越普及。许多先前的研究都是采用Apriori或类似的候选产生—检查迭代算法,使用候选项集来找频繁项集。这些算法都基于一种重要的反单调的Apriori性质:任何非频繁的(k—1)-项集都不可能是频繁k-项集的子集。因此,如果一个候选k-项集的(k—1)-子集不在频繁(k—1)-项集中,则该候选也不可能是频繁的,从而可     

基于概念格的无冗余关联规则提取算法

针对传统挖掘算法生成的关联规则存在大量冗余、难于理解和应用的问题,提出一种新的频繁闭项集概念格FCIL(Frequent Closed Itemsets Lattices),用于生成无冗余关联规则。首先,对概念格理论进行研究,概念格节点间的泛化和例化关系非常适合规则提取;然后,结合频繁闭项集能有效减少规则数目的特点,构建一种新的FCIL;最后,给出FCIL构造算法和相应的规则提取算法。实验表明,该方法能够高效地产生无冗余规则集。     

公司#5、6机组CEMS环保设备研究与常见故障分析及维护方法

针对华电淄博公司#5、6机组CEMS控制系统频发性故障,通过研究和分析,找出频发性故障的主要原因,介绍改进的方法,提出进一步完善的建议,以保障CEMS设备正常运行。     

含正负项目的基于位串频繁项集挖掘算法研究

对频繁模式树中的每个节点引入一个位串存储前缀路径,提出了包含正负项目的频繁模式树的构造方法,它不需要反复遍历节点就可获得包含正负项目的频繁项集．与直接使用ＦＰｇｒｏｗｔｈ算法相比,无需对原始数据库进行负项目的扩展,也不用再构造并销毁额外的数据结构,只需在原始的频繁模式树上修改,因而在时空开销上都具有一定的优势．实验表明,所提出的算法比现有的同类挖掘算法和直接ＦＰｇｒｏｗｔｈ算法具有更好的效率．