MFCPLG：微阵列数据中频繁闭合模式挖掘

微阵列数据集行少列多的特征，使得传统基于列枚举空间的算法应用于其中进行频繁闭合模式挖掘时其复杂性迅速增长。基于行枚举的CARPENTER算法较好解决了该问题。但CARPENTER算法使用映射转置表(TT)来完成频繁闭合模式完全集的挖掘效率不高。该文在CARPENTER算法基础上，提出LG-tree数据结构，并基于此结构提出挖掘频繁闭合模式的新算法MFCPLG。真实数据集的实验表明，MFCPLG算法的时间性能优于CARPENTER算法。     

一种基于排序的基因表达数据频繁闭合模式挖掘算法

频繁闭合模式是频繁模式的无损压缩,因此采用频繁闭合模式的挖掘来代替频繁模式挖掘,可以适当的压缩计算和存储开销。文中针对已有的面向基因表达数据集频繁闭合模式挖掘算法CARPENTER多次扫描数据集转置表带来巨大开销的缺陷,提出了基于排序的频繁闭合模式挖掘算法SFCP。在真实数据集上的实验结果表明,该算法效率比CARPENTER算法高。     

基于相邻频繁模式段的闭合序列模式挖掘算法

直接对生物序列进行频繁模式挖掘会产生很多冗余模式,闭合模式更能表达出序列的功能和结构。根据生物序列的特点,提出了基于相邻闭合频繁模式段的模式挖掘算法－JCPS。首先产生闭合相邻频繁模式段,然后对这些闭合频繁模式段进行组合,同时进行闭合检测,产生新的闭合频繁模式。通过对真实的蛋白质序列家族库的处理,证明该算法能有效处理生物序列数据。     

高维数据的频繁封闭模式挖掘算法研究综述

挖掘频繁模式是数据挖掘领域一个重要且基础的问题.频繁封闭项集挖掘可以提供完全的无冗余的频繁模式.随着生物信息学的兴起,产生了一类具有较多列数的特殊数据集,这种高维数据集对以前的频繁封闭模式挖掘算法提出了新的挑战.对高维数据的频繁封闭模式挖掘算法进行了综述,按照算法的特性对这些算法进行了分类,比较了基于行计数的两类挖掘算...     

基于数据流频繁闭合模式的挖掘

用挖掘频繁闭合模式集代替挖掘频繁模式集是近年来提出的一个重要策略。根据数据流的特点,提出了一种基于滑动窗口的频繁闭合模式的新方法DSFC_Mine。该算法以滑动窗口中的基本窗口为更新单位,利用改进的CHARM算法计算每个基本窗口的潜在频繁闭合项集,将它们存储到一种新的数据结构中,利用该数据结构可以快速地挖掘滑动窗口中的所有频繁闭合项集。实验验证了该算法在时间上和空间上的可行性和有效性。     

HTCLOSE:快速挖掘微阵列数据集中的频繁闭合模式

由于微阵列数据集行(样本)少列(基因)多的特征,使得采用传统列枚举方法对其进行频繁闭合模式挖掘较为困难.基于行枚举方法,提出超链接结构HT-struct,并基于该结构提出频繁闭合模式挖掘新算法HTCLOSE.算法采用深度优先搜索策略,结合高效的修剪技术和巧妙的链表组织技术,在时间和空间上均得到了优化.实验表明,HTCLOSE算法通常快于行枚举算法CARPENTER.     

基于FP-Tree的频繁闭合项目集挖掘算法的研究

目前频繁闭合项目集挖掘算法有很多,例如CLOSET[1]。CLOSET以FP-Growth为基础,采用FP-Tree来表示模式支持集,通过深度优先搜索来挖掘频繁闭合模式。其困难是,递归构造“条件FP-Tree”的CPU开销和存储开销很大。为解决上面的问题,论文提出一种基于FP-Tree和COFI-Tree的频繁闭合项目集挖掘算法,在该算法中引用了COFI-Tree结构,COFI-Tree无需递归地构造“条件FP-Tree”,并且某一时刻只有一个频繁项的COFI-Tree在内存,所以大大减少了内存消耗。通过实验证明:当挖掘大型数据库时,在执行时间方面,该算法比其它算法更有效。     

基于BIDE的多核并行闭合序列模式挖掘

基于经典的BIDE算法,提出一种多核并行闭合序列模式挖掘算法——MT_BIDE。该算法在频繁序列扩展判断前进行剪枝,在扩展过程中动态调整频繁序列及其伪投影数据集,平衡不同线程间挖掘闭合序列模式的计算量差异。实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和加速比。     

一种基于ZBDD结构的Top-k挖掘算法

研究微阵列数据中挖掘Top-k频繁闭合项集问题,并设计挖掘算法ZDtop。算法采用ZBDD结构压缩存储数据集,使用自顶向下深度优先搜索策略挖掘项集长度不小于给定值min_l的Top-k频繁闭合项集,并对搜索空间进行有效修剪。通过实例证明该算法是正确有效的。     

一种新的工作流频繁闭合模式挖掘算法研究

为了提高工作流环境下频繁模式挖掘的准确性,提出了一种新的频繁闭合模式挖掘算法。首先扩展了依赖 矩阵的定义,即利用工作流日志建立包含直接依赖关系和交叠关系的依赖支持度矩阵。然后扩展了CHARM算法, 以在支持度矩阵的基础上自动挖掘频繁闭合活动集。最后对频繁闭合项集进行处理,以形成最终的工作流频繁闭合 模式。该算法对于并行和选择关系的处理能力优于同类算法。     

基于不确定性数据的频繁闭项集挖掘算法

对于不确定性数据,传统判断项集是否频繁的方法并不能准确表达项集的频繁性,同样对于大型数据,频繁项集显得庞大和冗余。针对上述不足,在水平挖掘算法Apriori的基础上,提出一种基于不确定性数据的频繁闭项集挖掘算法UFCIM。利用置信度概率表达项集频繁的准确性,置信度越高,项集为频繁的准确性也越高,且由于频繁闭项集是频繁项集的一种无损压缩表示,因此利用压缩形式的频繁闭项集替代庞大的频繁项集。实验结果表明,该算法能够快速地挖掘出不确定性数据中的频繁闭项集,在减少项集冗余的同时保证项集的准确性和完整性。     

基于FPclose算法挖掘强亲密度关联模式

基于FPclose算法提出了一种挖掘强亲密度关联模式的算法。算法引入客观兴趣度度量h-置信度来识别强亲密度关联模式,利用其反单调性质和交叉支持度性质进行剪枝。实验证明,该算法能够高效地挖掘出倾斜数据集中的强亲密度关联模式。     

基于滑动窗口的数据流闭合频繁模式的挖掘

频繁闭合模式集惟一确定频繁模式完全集并且数量小得多，然而，如何挖掘滑动窗口中的频繁闭合模式集是一个很大的挑战．根据数据流的特点，提出了一种发现滑动窗口中频繁闭合模式的新方法DS_CFI．DS_CFI算法将滑动窗口分割为若干个基本窗口，以基本窗口为更新单位。利用已有的频繁闭合模式挖掘算法计算每个基本窗口的潜在频繁闭合项集，将它们及其子集存储到一种新的数据结构DSCFI_tree中，DSCFI_tree能够增量更新，利用DSCFI_tree可以快速地挖掘滑动窗口中的所有频繁闭合模式．最后，通过实验验证了这种方法的有效性．     

数据流频繁模式挖掘综述

一些先进应用如欺诈检测和趋势学习等带来了数据流频繁模式挖掘的发展。不同于静态数据,数据流挖掘面临着时空约束和项集组合爆炸等问题。对已有数据流频繁模式挖掘算法进行综述并对经典和最新算法进行分析。按照模式集合的完整程度进行分类,数据流中频繁模式分为全集模式和压缩模式。压缩模式主要包括闭合模式、最大模式、top-k模式以及三者的组合模式。不同之处是闭合模式是无损压缩的,而其他模式是有损压缩的。为了得到有趣的频繁模式,可以挖掘基于用户约束的模式。为了处理数据流中的新近事务,将算法分为基于窗口模型和基于衰减模型的方法。数据流中模式挖掘常见的还包含序列模式和高效用模式,对经典和最新算法进行介绍。最后给出了数据流模式挖掘的下一步工作。     

A new mining approach for uncertain databases using CUFP trees

In the past, many algorithms have been proposed to mine frequent itemsets from transactional databases, in which the presence or absence of items in transactions was certainly known. In some applications, items may also be uncertain in transactions with their existential probabilities ranging from 0 to 1 in the uncertain dataset. Apparently, the processing in uncertain datasets is quite different from those in certain datasets. The UF-tree algorithm was proposed to construct the UF-tree structure from an uncertain dataset and mine frequent itemsets from the tree. In the UF-tree construction process, however, only the same items with the same existential probabilities in transactions were merged together in the tree, thus causing many redundant nodes in the tree. In this paper, a new tree structure called the compressed uncertain frequent-pattern tree (CUFP tree) is designed to efficiently keep the related information in the mining process. In the CUFP tree, the same items will be merged in a branch of the tree even when the existential probabilities in transactions are not the same. A mining algorithm called the CUFP-mine algorithm is then proposed based on the tree structure to find uncertain frequent patterns. Experimental results show that the proposed approach has a better performance than UF-tree algorithm both in the execution time and in the number of tree nodes.     

一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法

如何在海量不确定数据集中提高频繁模式挖掘性能是目前研究的热点.传统算法大多是以期望、概率或者权重等单一指标为数据项集支持度，在大数据背景下，同时考虑概率和权重支持度的算法难以兼顾其执行效率.为此，本文提出一种基于Spark的不确定数据集频繁模式挖掘算法（UWEFP），首先，为了同时兼顾数据项的概率和权重，计算一项集的最大概率权重值并进行剪枝；然后，为了减少对数据集的多次扫描，结合Spark框架的优点，设计了一种具有FP-tree特征的新颖的UWEFP-tree结构进行模式树的构建及挖掘；最后在Spark环境下，以UCI数据集进行实验验证.实验结果表明本文的方法在保证挖掘结果的同时，提高了效率.