基因表达数据的频繁闭合模式挖掘新算法

基因表达数据集与传统事务数据集相比呈现出新的特征,由于其项目数远远大于事务数,使得大量现有的基于项目枚举的频繁闭合模式挖掘算法不再适用.为此提出一种频繁闭合模式挖掘新算法TPclose,使用TP-树(tidset-prefix tree)保存项目的事务集信息.该算法将频繁闭合模式挖掘问题转换成频繁闭合事务集挖掘问题,采取自顶向下分而治之的事务搜索策略,并组合了高效的修剪技术和有效的优化技术.实验表明,TPclose算法普遍快于自底向上事务搜索算法RERⅡ,最高达2个数量级以上.     

面向移动时空轨迹数据的频繁闭合模式挖掘

移动泛在感知设备的广泛普及为移动轨迹数据的大规模采集、存储与分析开拓了广阔的空间。通过对用户的移动轨迹数据进行分析挖掘,发现其中所蕴含的有价值的行为模式与特征,对于基于位置的服务(Location-based Service,LBS),城市交通管理,精准广告营销等领域均具有重要的价值。文中针对移动轨迹频繁模式规模过大、信息冗余问题定义了频繁闭合移动轨迹模式,以经典闭合序列模式挖掘算法为基础提出了适应于移动轨迹数据的频繁闭合模式Close Traj算法,分别通过对仿真数据与真实数据的实验测试,结果显示文中所提出的Close Traj算法对于频繁闭合移动轨迹模式挖掘问题具有较强的适用性,同时在运行效率方面具有显著优势。     

半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘

为了提高半结构化文档数据流的挖掘效率,对原有挖掘算法StreamT进行了改进,提出了一种半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘算法--FStreamT.该算法针对利用集合存储候选频繁模式效率较低的缺点,采用枚举树存储候选频繁模式,可以有效地提高对候选频繁模式集合进行查找和更新的效率,同时利用频繁模式的单调性和枚举树的特点减小了维护负边界的搜索空间,从而提高了整个算法的效率.理论分析和实验结果表明,算法FStreamT与算法StreamT相比具有较高的效率,是有效可行的.     

一种快速频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘是数据挖掘领域中一个重要的研究方向,目前已有很多算法被用于挖掘频繁模式.本文在研究FP-growth算法的基础上,提出一种新的频繁模式挖掘算法——QFP算法.首先对每一个频繁项建立一棵QFP树,进而根据设定的条件对每棵树进行挖掘,直到找出符合条件的频繁模式.实验证明该算法能够减少条件子树的生成数量,降低对内存空间的依赖和CPU的计算时间,从而提高关联规则挖掘的效率.     

基于优化的FP-Tree的频繁闭合项集挖掘算法

在经典的频繁闭合项集挖掘算法中,如Closet与Closet＋,当条件模式数据库很庞大时,频繁项集的数目将会急剧增长,算法的效率会逐步恶化,并且算法挖掘结果的有效性也随着大量冗余模式的产生而下降．本文首先针对传统的FP-tree的算法,给出了一种改进的FP—tree算法,然后在新算法的基础上,提出新的频繁闭合项集挖掘算法,该算法只需把FP-Tree中所有由叶子结点到根结点的路径遍历一遍,就可以得到各项的所有子条件模式基,避免了传统FP-tree算法在同一条路径上向前回溯比较的繁琐．实验表明优化后的算法避免了资源的耗费,减少了频繁闭合项集挖掘的运算开销,大大提高了数据挖掘的效率．     

一种改进的频繁模式树生长算法

针对垂直数据分布数据库FP-tree生长基本算法中存在的链接点表空间随问题规模线性增加的问题提出一种改进算法.采用定长的链接点表进行分段扫描,在空间需求恒定的前提下构造FP-tree.证明了改进算法与基本算法构造的FP-tree是同构的.实验与分析结果表明,当应用于同一数据集时,改进算法所需空间恒定.     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是许多数据挖掘中的关键问题．为克服早期基于Apriori的最大频繁项目集算法中的缺点,相继有多种挖掘最大频繁项目集方法被提出．其中对基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法比较多,但对FP-tree中的结点的频度计数关注的很少．通过对FP-tree结构进行了仔细分析后,在FP-tree中结点的频度计数和集合理论的基础上,提出了一种新的最大频繁项目集挖掘算法USDMFIA(using set to discover maximum frequent itemsets algorithm)．通过分析比较,显示此算法是有效的．     

基于DSCFCI_tree的带项目约束的数据流频繁闭合模式挖掘算法

根据数据流的特点,提出了一种挖掘约束频繁闭合项集的算法,该算法将数据流分段,用DSCFCI_tree动态存储潜在约束频繁闭合项集,对每一批到来的数据流,首先建立局部DSCFCI_tree,进而对全局DSCFCI_tree进行有效更新并剪枝,从而有效地挖掘整个数据流中的约束频繁闭合模式.实验表明,该算法具有很好的时间和空间效率.     

一种基于不确定数据的频繁模式分布式挖掘算法研究

大多数真实世界的数据都是局部收集,分区组织的,因此真实数据一般具有分布式特性.通过挖掘这些数据将提供决策者辅助决策信息.提出了一种基于不确定数据的频繁模式分布式挖掘算法,该算法在构建不确定数据生成交易决策树的基础上,提出了在分布式环境下,顺序执行和并行执行分别处理决策树的方法和技巧.实验结果表明,该算法可节省大量的处理时间,提供可靠的辅助决策信息.     

频繁序列模式挖掘算法Apriori的分析及改进

本文对频繁序列模式挖掘算法Apriori的算法思想、步骤及缺点进行了详细的分析,并提出了改进的算法.     

一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘中基于FP-growth的算法需要扫描两次事务数据库,预先给定支持度,且不支持时间敏感型数据。本文提出了一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法,它根据事务到来的时间给每个事务一个序号,每个事务中的数据项在存储前按数据项的顺序进行调整,频繁模式有向无环图的构建遵循这个顺序并用序号来记录事务与数据项的包含关系,模式增长过程只需要增加有向边上的序号。通过逆向遍历带有相同序号的有向边,产生条件模式基,根据动态定义的阈值抽取条件模式基信息,一次扫描数据库得到频繁模式。实验结果表明,本文算法的执行效率优于FP-growth算法,且存储节点的数目明显减少。     

Constructing Projection Frequent Pattern Tree for Efficient Mining

Frequent Pattern mining plays an essential role in data mining. Most of the previous studies adopt an Apriori-like candidate set generation-and-test approach. However, candidate set generation is still costly, especially when there exist prolific patterns and/or long patterns.In this study, we introduce a novel frequent pattern growth (FP-growth) method, which is efficient and scalable for mining both long and short frequent patterns without candidate generation. And build a new projection frequent pattern tree (PFP-tree) algorithm on this study, which not only heirs all the advantages in the FP-growth method, but also avoids it's bottleneck in database size dependence when constructing the frequent pattern tree (FP-tree). Efficiency of mining is achieved by introducing the projection technique, which avoid serial scan each frequent item in the database, the cost is mainly related to the depth of the tree, namely the number of frequent items of the longest transaction in the database, not the sum of all     

基于序列划分的压缩序列模式挖掘算法

研究了静态数据库当中挖掘压缩序列模式的问题,提出了一个压缩序列模式挖掘算法.该算法通过对闭序列模式全集进行划分处理,降低了序列的比对空间,并结合δ-dominant序列检测机制,有效的挖掘出了压缩序列模式集.实验表明,该算法具有较好的运行效率.     

频繁闭项目集更新算法

挖掘频繁闭项目集是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,人们已提出了许多用于高效地发现大规模数据库中频繁闭项目集的算法,但对其更新维护问题的研究却比较少.在分析了频繁闭项目集更新算法关键技术的基础上,提出一种快速的增量式频繁闭项目集更新算法FUFCIA(fastupdating frquent closed itemsets algorithm),该算法将充分利用先前挖掘过程中所产生的信息来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销,降低了候选频繁闭项目集的规模,减少了扫描数据库的次数.最后对该算法进行分析和讨论,并进行试验验证,试验结果表明算法FUFCIA是有效的.     

A Novel Incremental Mining Algorithm of Frequent Patterns for Web Usage Mining

Because data warehouse is frequently changing, incremental data leads to old knowledge which is mined formerly unavailable. In order to maintain the discovered knowledge and patterns dynamically, this study presents a novel algorithm updating for global frequent patterns-IPARUC. A rapid clustering method is introduced to divide database into n parts in IPARUC firstly, where the data are similar in the same part. Then, the nodes in the tree are adjusted dynamically in inserting process by ＂pruning and laying back＂ to keep the frequency descending order so that they can be shared to approaching optimization. Finally local frequent itemsets mined from each local dataset are merged into global frequent itemsets. The results of experimental study are very encouraging. It is obvious from experiment that IPARUC is more effective and efficient than other two contrastive methods. Furthermore, there is significant application potential to a prototype of Web log Analyzer in web usage mining that can help us to discover useful knowledge effectively, even help managers making decision.     

一种基于FP-tree挖掘最大频繁模式的改进算法

提出一种最大频繁模式挖掘的改进算法(FP-Imax),该算法引入一种与FP-tree类似的结构MFI-tree来存储所有的最大频繁项目集,并采用有效的子集检查方法进行优化,降低了算法的时空开销,提高了挖掘效率。实验表明,与FP-Max相比该算法的挖掘速度快两2—3倍。     

基于FP-Tree的最大频繁项目集更新挖掘算法

发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的重要问题．在应用中用户需要调整最小支持度,以发现更有用的最大频繁项目集．为此提出了一种最大频繁项目集更新算法(UMFPA),该算法通过对频繁模式树(FP-Tree)中的频繁项目头表(H Table)增加两个域,从而将减少在数据库不变而最小支持度变化的情况下的更新挖掘最大频繁项目集的费用．实验结果表明,算法在进行最大频繁项目集更新挖掘时具有很好的性能．