时间序列模式挖掘的算法研究

提出一种进行时间序列模式挖掘的算法 ,用于对大型数据库的海量数据分析 ,从中挖掘出超过用户给定支持度和置信度的时间序列 ,从而为用户的决策支持和趋势预测提供依据 .算法分为在数据中对于频繁项集的发现和频繁序列挖掘两个部分 ,排除不可能达到支持度和置信度阈值的项集 ,缩小了挖掘中的数据扫描范围 ,提高了数据挖掘的效率     

基于数据流的top-k频繁项集挖掘

对数据流进行频繁项集挖掘具有重要意义.然而传统的办法是由用户设定合适的支持度阈值,这在数据流环境中非常困难.更实际的办法是由用户设置一个参数k,输出最频繁的K个项集.讨论了数据流的top-k频繁项集的挖掘,给出了相关定义,分析了挖掘中的相关技术和性质,提出了一个数据流top-K频繁项集挖掘算法LIONET,并分析了算法的优越性.     

基于随机相遇的频繁项集挖掘方法

频繁项集挖掘是关联规则挖掘的重要内容,而现有的频繁项集挖掘算法在数据库扫描和复杂数据结构构建方面消耗过多的时间,效率较低。为克服现有频繁项集挖掘算法的不足,提出了基于随机相遇的频繁项集挖掘算法。在随机相遇过程中,不断从原始事务集中随机挑选两条事务,将其交集作为新事务集中的元素,通过计算新事务集中最小支持度与原事务集中最小支持度的关系,将在原事务集上的频繁项集挖掘转化为在新事务集上的频繁项集挖掘,算法的时间复杂度和空间复杂度大大降低。由于随机样本蕴含原始数据集的主要统计特性,新事务集具有原事务集的统计特性,通过调整参数,算法在新事物集上挖掘结果的准确度可以得到保证。并利用一个零售超市的交易数据对该算法的有效性进行了测试。测试结果表明,该算法能将挖掘速度提升数十倍,同时挖掘结果的准确度和其它算法相差不大。     

时间序列模式挖掘的算法研究

提出一种进行时间序列模式挖掘的算法，用于对大型数据库的海量数据分析，从中挖掘出超过用户给定支持度和置信度的时间序列，从而为用户的决策支持和趋势预测提供依据，算法分为在数据中对于频繁项集的发现和频繁序列挖掘两个部分，排除不可能达到支持度和置信度阈值的项集，缩小了挖掘中的数据扫描范围，提高了数据挖掘的效率。     

多支持度在非频繁项集挖掘中的研究

关联规则是当前数据挖掘研究最重要的分支之一，目前的关联规则多是在频繁项集的基础上进行挖掘，而没有挖掘非频繁项集的算法。本文在多支持度算法的基础上，提出了一种新的算法模型，在挖掘频繁项集的同时还能够对非频繁项集进行挖掘。     

MapReduce框架下Aprioi算法的改进

海量数据利用传统Apriori算法进行挖掘会浪费大量存储空间和通信资源,导致算法效率低下,因此,提出MapReduce框架下Aprioi算法的改进方法,首先采用水平划分的方法将MapReduce数据库分成n个独立的数据块,然后发送到采用动态负载均衡划分的m个工作节点上。每个节点扫描各自的数据块,产生局部候选频繁项集,计算每个候选频繁项集的支持度阈值并与最小支持度阈值进行比较以确定最终的频繁项集。改进后的算法可以减少各个节点之间的数据流动,只需要扫描两次事务数据库就能挖掘出全部频繁项集,节省扫描时间和存储空间,提高挖掘效率。     

一种最大频繁项集的增量更新算法

提出了一种基于最小支持度变化的挖掘最大频繁项集的增量式更新算法MFIU(Maximum Frequent Itemsets Updating).针对最大频繁项集更新时的特性,分别对最小支持度变大和变小提出了两种不同的处理方法,对于最小支持度变大的复杂情况,采取了分块的更新策略,并为减少不必要的候选项集,利用了如果X是一个最大频繁项集,则其所有子集都是频繁项集,但都不可能是最大频繁项集,而进行了独特的剪枝方法.最后通过实例分析了该算法.     

关联规则挖掘算法研究及改进

关联规则挖掘是数据挖掘及知识发现领域的重要研究内容之一,其核心任务是挖掘数据库中的频繁项集.Apriori算法是频繁项集挖掘的有效算法.在Apriori的算法中,采用哈希树存储平凡项集的候补项集以便快速计算其支持度.本文在分析算法所存在的效率瓶颈的基础上,提出了一个有效的改进算法,通过利用一维数组替代算法中复杂的哈希树...     

基于关联图的频繁闭模式挖掘

将关联图的数据挖掘思想应用到频繁闭模式的挖掘中,使用位向量的技术简化项集支持度的计算,构造关联图表示项集间的频繁关系.在此基础上,提出一种频繁闭模式挖掘算法,针对频繁闭模式的特点,结合剪枝策略、子集检测策略、搜索策略等技术手段,优化算法性能.实验结果表明,该算法在时间性能上优于经典的频繁闭模式算法CLOSET.     

关于Top-N最频繁项集挖掘的研究

最频繁项集挖掘决定了文本关联规则挖掘算法的性能,是文本关联规则挖掘中研究的重点和难点。该文分析了当前最频繁项集挖掘方面的不足,改进了传统的倒排表,结合最小支持度阈值动态调整策略,提出了一个新的基于改进的倒排表和集合理论的Top-N最频繁项集挖掘算法。同样,给出了几个命题和推论,并把它们用于该文算法以提高性能,实验结果表明,所提算法的规则有效率和时间性能优于NApriori算法和IntvMatrix算法。