基于索引数组的频繁项集挖掘算法*

基于现有的关联规则挖掘算法,提出了一种通过循环迭代增加项为项集后缀的方式产生所有项集的新方法,构造了一种新的数据结构—索引数组,存储所发现的频繁1-项集及其相关信息,以便快速发现项集与事务之间的关系;并提出了一种基于索引数组的频繁项集挖掘新算法。该算法只需扫描数据库两次就能发现所有频繁项集。实验结果表明,该算法可以有效提高频繁项集的挖掘效率。     

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。     

改进的频繁项集挖掘算法

频繁项集挖掘是数据挖掘中的一个重要研究课题。在分析Apriori算法与FP-growth 算法特点的基础上,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法,即索引生成频繁项集算法IGFA。IGFA算法基于Apriori算法并通过 “索引二元组”生成候选集,减免了候选集的大量冗余,实验及结果分析表明该算法有效提高了频繁项集的挖掘效率。     

滑动窗口中数据流最大频繁项集挖掘算法研究

数据流最大频繁项集的项集数目相对很少并且已隐含所有的频繁项集,所以数据流中最大频繁项集的挖掘具有很好的时空效率并且有很大的意义,也受到了业界更多的关注。针对数据流最大频繁项集的挖掘,提出了在滑动窗口中基于矩阵的数据流最大频繁项集挖掘方法SWM-MFI,主要采用两个矩阵来存储数据信息：一个矩阵是事务矩阵,存储事务数据;一个矩阵是二项集矩阵,存放频繁2-项集。通过二项集矩阵扩展得到频繁k-项集,基于SWM-MFI算法挖掘出最大频繁项集。经过理论和实验证明该算法具有很好的时效性。     

基于排序索引矩阵的频繁项集挖掘算法

针对Apriori算法产生候选项集的问题,提出一种基于排序索引矩阵(SIM)的频繁项集挖掘算法.将频繁1-项集形成的1-项集向量依次与对应矩阵相乘,生成频繁2-项集.从频繁3-项集开始,对每次生成的频繁k-项集建立SIM,借助SIM结构实现项集的跨越式搜索和连接.整个过程只需扫描一次数据库,不会产生候选项集.实验结果表明,该算法能提高频繁项集的挖掘效率.     

基于索引数组与集合枚举树的最大频繁项集挖掘算法

由于其内在的计算复杂性，挖掘密集型数据集的全部频繁项集非常困难，解决方案之一是挖掘最大频繁项集。集合枚举树是最大频繁项集挖掘算法中常用的数据结构，最大频繁项集的挖掘过程也可以看作是集合枚举树的搜索过程。为缩小集合枚举树的搜索空间，采用宽度优先和深度优先相结合的混合搜索策略，提出了一种新的最大频繁项集的挖掘算法Index-MaxMiner。该算法首先设计了索引数组这种新的数据结构，并给出了一个基于二进制位图技术的索引数组的计算方法。通过为每个频繁项增加包含索引，Index-MaxMiner利用一次宽度优先搜索得到了候选最大频繁项集，使集合枚举树的第一层结点个数大幅度减少。然后在候选最大频繁项集中通过深度优先搜索，得到全部最大频繁项集，从而实现了集合枚举树的跳跃式搜索，大大缩小了搜索空间。实验结果表明，该算法可有效提高最大频繁项集的挖掘效率。     

基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法

传统的数据挖掘算法在挖掘频繁项集时会产生大量的冗余项集,影响挖掘效率。为此,提出一种基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法。引入2个0-1矩阵,即事务矩阵和二项集矩阵。采用事务矩阵表示滑动窗口模型中的事务列表,通过计算每行的支持度得到二项集矩阵。利用二项集矩阵得到候选项集,将事务矩阵中对应的行做逻辑与运算,计算出候选项集的支持度,从而得到Top-k频繁项集。把挖掘的结果存入数据字典中,当用户查询时,能够按支持度降序输出Top-k频繁项集。实验结果表明,该算法在挖掘过程中能避免冗余项集的产生,在保证正确率的前提下具有较高的时间效率。     

基于两个矩阵的关联规则挖掘优化算法

针对传统数据挖掘算法的不足,提出基于两个矩阵的优化关联规则挖掘算法。该算法对事务数据库进行一次扫描,将其转换成两个用于存放逻辑数据的矩阵,并保留项目间的关联信息。对两个矩阵进行挖掘,基于矩阵MA得到频繁1-项集和频繁2-项集,基于矩阵MB得到最大频繁项集,其他频繁k-项集基于两个矩阵和已得频繁集获取。该算法极大减少了候选频繁集数量,挖掘过程采用逻辑运算。实验结果证明了其可行性和高效性。     

基于两个矩阵的关联规则挖掘优化算法

针对传统数据挖掘算法的不足,提出基于两个矩阵的优化关联规则挖掘算法.该算法对事务数据库进行一次扫描,将其转换成两个用于存放逻辑数据的矩阵,并保留项目间的关联信息.对两个矩阵进行挖掘,基于矩阵MA得到频繁1-项集和频繁2-项集,基于矩阵MB得到最大频繁项集,其他频繁k-项集基于两个矩阵和已得频繁集获取.该算法极大减少了候选频繁集数量,挖掘过程采用逻辑运算.实验结果证明了其可行性和高效性.     

基于分段与运算的基因表达数据频繁项集挖掘

本文在研究分析经典关联规则挖掘算法优缺点以及基因表达数据特点的基础上,提出了一种立足于基因表达数据的数据特点,不生成候选项集的基于分段与运算的基因表达数据频繁项集挖掘算法。实验证明该算法能更快速有效地挖掘出频繁项集。     

基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list 加权频繁项集挖掘算法（NFWI）中挖掘加权频繁项集（FWI）效率低的问题,提出了一种基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法（NegNFWI）。该算法首先采用了新的数据结构WNegNodeset,它是NegNodeset的扩展,该数据结构采用了一种新的基于集合位图表示的位图加权树（BMW-tree）节点编码模型,通过按位运算符快速提取WNegNodeset的节点集,避免了大量的交集运算;其次采用了差集策略快速计算项集的加权支持度,从而减少了计算量;最后通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性。     

一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法

针对相关算法在挖掘频繁闭项集时所存在的问题, 提出了一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法。该算法首先将数据集转换成布尔矩阵, 只需扫描数据集一次; 通过位运算计算支持度, 利用矩阵和数组存储辅助信息, 减少时间和空间消耗; 深度优先搜索产生频繁闭项集时利用剪枝策略进一步减少挖掘时间; 利用同生项集性质进行闭合性检测, 无须检查超集或子集。理论分析和实验结果验证了该算法的有效性。     

逆向启发式开采最大频繁项目集

关联规则是当前数据挖掘研究的主要领域之一。发现频繁项目集是关联规则数据开采中的关键问题。该文提出了一种基于最夫频繁项目集的逆向开采算法IDMFI（inverse discovery maximum frequent itemsets)，该算法利用频繁项目集的有关特性作为启发信息，采用逆向(即自顶向下)的搜索策略，能够大大减少候选项目集的生成，从而显著地提高了开采效率。     

一种高效的最大频繁项集挖掘算法DFMFI-Miner

分析最大频繁项集和完全频繁项集的关系,提出了一个挖掘最大频繁项集的高效算法DFMFI—Miner（The Miner Basedon Depth—First Searching for Mining Maximal Frequent Itemsets）,采用深度优先方法搜索项集空间,采用垂直位图及一定的压缩方法对表示事务数据库并进行约简,并采用多种有效剪枝策略和优化策略,提高了算法的效率。在多个数据集上进行了实验,实验结果表明该算法特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

基于生成子的频繁项集聚类算法

如何有效地约简频繁项集的数量是目前数据挖掘研究的热点。对频繁项集进行聚类是该问题的解决方法之一。由于生成子是全体频繁项集的无损精简表示,故对生成子进行聚类与对全体频繁项集进行聚类具有相同的效果。提出了一种基于生成子的频繁项集聚类算法。首先,利用最小描述长度原理,讨论了选择生成子进行聚类的合理性;其次,给出了生成子的剪枝策略及挖掘算法;最后,在一种新的项集相似性的度量标准的基础上,给生成子的聚类算法。实验结果表明,该方法可有效地减少项集的数量,并具有较高的挖掘效率。     

MAXFP-M iner: 利用FP- tree 快速挖掘最大频繁项集

为提高频繁项集的挖掘效率，提出了最大频繁项集树的概念和基于FP-tree的最大频繁项集挖掘算法MAXFP-Miner，首先建立了FP-tree，在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree，MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集，缩小了搜索空间，提高了算法的效率，算法分析和实验表明，该算法特别适合于挖掘稠密型及具有长频繁项集的数据集。     

快速挖掘全局最大频繁项目集

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.现行可用的最大频繁项目集挖掘算法大多基于单机环境,针对分布式环境下的全局最大频繁项目集挖掘尚不多见.若将基于单机环境的最大频繁项目集挖掘算法运用于分布式环境,或运用分布式环境下的全局频繁项目集挖掘算法来挖掘全局最大频繁项目集,均会产生大量的候选频繁项目集,且网络通信代价高.为此,提出了快速挖掘全局最大频繁项目集算法FMGMFI(fast mining global maximum frequent itemsets),该算法采用FP-tree存储结构,可方便地从各局部FP-tree的相关路径中得到项目集的频度,同时采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略,可有效地降低网络通信代价.实验结果表明,FMGMF算法是有效、可行的.     

基于差异节点集的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list的加权频繁项集挖掘算法NFWI挖掘效率低的问题,提出一种基于WDiffNodeset的加权频繁项集挖掘算法DiffNFWI。对DiffNodeset数据结构进行扩展得到WDiffNodeset,采用集合枚举树和混合搜索策略相结合的方法查找加权频繁项集,以避免大量的交集运算并实现高效查找。使用差集策略计算项集的加权支持度,从而降低计算量。在mushroom、pumsb等数据集上的实验结果表明,DiffNFWI算法的运行效率优于NFWI算法。     

一种改进的最大频繁项目集挖掘算法

本文提出了一种基于布尔矩阵FP-array的最大频繁项目集挖掘的并行算法。该算法利用基于前缀的划分方法将事务数据集划分为较小的子空间,并将具有完全包含关系的项目集分配到同一处理机,然后各处理机站点Si分别进行局部最大频繁项目集的挖掘,再将挖掘结果传送到主站点S,最后得到全局最大频繁项目集。     

传感器网络分布式数据流的频繁项集挖掘算法

研究无线传感器网络中数据流频繁项集挖掘问题。针对集中式的静态数据流频繁项集挖掘方法不能在传感器网络中直接使用这一特点,提出基于传感器网络的分布式数据流的频繁项集挖掘算法FIMVS。该算法基于FPtree快速挖掘出传感器节点上单一数据流的局部频繁项集,然后通过路由将其在无线传感器网络里逐层上传合并,在Sink节点上汇聚后,采用自顶向下的高效剪枝策略挖掘出全局频繁项集。实验结果表明,该算法能有效地大幅度减少候选项集,降低无线传感器网络中的通信量,并有较高的时间和空间效率。