一种高效的增量式序列模式挖掘算法

现有的增量式挖掘算法在支持度发生变化时,需要对序列数据库进行重复挖掘,为减少由此产生的时空消耗,提出一种高效的增量式序列模式挖掘算法。算法采用频繁序列树作为序列存储结构,当序列数据库和最小支持度发生变化时,通过执行更新操作,实现频繁序列树的更新,利用深度优先遍历频繁序列树找到序列数据库中所有的序列模式。实验结果表明,与IncSpan算法和PrefixSpan算法相比,该算法的挖掘效率较高。     

一种挖掘压缩序列模式的高效算法

研究了如何使用SP-Feature来压缩序列模式。SP-Feature是一种简洁表示序列模式的新颖结构。一种新的相似性度量被用来聚类SP-Feature,同时也给出了SP-Feature的合并方法。基于层次聚类框架,设计了一种有效的挖掘压缩序列模式的算法CSP。在真实和模拟数据上的大量实验表明CSP能够快速有效地压缩序列模式（在稠密数据集上的恢复误差小于4%）。     

一种新的生物序列模式挖掘算法

针对传统模式挖掘方法挖掘生物序列会生成大量不必要的短而且无用的模式,导致效率降低,在多支持度思想的基础上提出了基于邻近频繁模式段的模式挖掘算法JBioPM。首先,产生邻近短频繁模式段,然后组合这些短频繁模式段,产生新的长频繁模式。通过实验分析,该方法在相似性很强的序列数据库中比BioPM算法效率高。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。     

一种挖掘压缩序列模式的高效算法(英文)

研究了如何使用SP-Feature来压缩序列模式。SP-Feature是一种简洁表示序列模式的新颖结构。一种新的相似性度量被用来聚类SP-Feature,同时也给出了SP-Feature的合并方法。基于层次聚类框架,设计了一种有效的挖掘压缩序列模式的算法CSP。在真实和模拟数据上的大量实验表明CSP能够快速有效地压缩序列模式(在稠密数据集上的恢复误差小于4%)。     

基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法

为了减少在序列模式挖掘过程中由于重复运行挖掘算法而产生的时空消耗,提出了一种基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法(ISPM). ISPM算法采用频繁序列树作为序列存储结构,频繁序列树中存储数据库中满足频繁序列树支持度阈值的所有序列模式及其支持度信息.当支持度发生变化时,通过减少本次挖掘所要构造投影数据库的频繁项的数量来缩减投影数据库的规模,从而减少时空消耗.实验结果表明,ISPM算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和Inc-Span算法     

基于压缩FP-树和数组技术的频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一.它只需扫描数据库两次,而且不需要产生和测试候选集,避免了这些费时的工作,因此该算法具有较高的效率.然而,FP-growth算法需要递归地生成大量的条件FP-树,这耗费了大量的存储空间和时间.综合已有的几项优势技术,提出了一种频繁模式挖掘算法CFPmine. 一是采用了基于压缩FP-树的约束子树的挖掘方法,避免在挖掘过程中生成条件FP-树,减少内存占用;二是采用基于数组的技术,减少FP-树的遍历时间,提高算法的效率.另外,在算法中还实现了统一的内存管理.实验结果表明,CFPmine是一个高效的频繁模式挖掘算法,其性能优于Apriori,Eclat和FP-growth算法,而需要的内存却少于FP-growth算法.     

一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法

针对目前现有的增量式序列模式挖掘算法没有充分利用先前的挖掘结果,当数据库更新时,需要对数据库进行重复挖掘的问题。本文提出一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法(ISFST),ISFST采用频繁序列树作为序列存储结构,当数据库发生变化时,ISFST算法分两种情况对频繁序列树进行更新操作,通过遍历频繁序列树得到满足最小支持度的所有序列模式。实验结果表明,ISFST算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和IncSpan算法。     

一种高效的频繁模式挖掘算法

在分析研究具有代表性的关联知识挖掘算法的基础上,提出了挖掘频繁模式的一个新的数据库存储结构AFP-树,并在此结构上设计了一个频繁模式挖掘算法。理论研究已经阐明了AFP-树的有效性和相关算法的高效性。     

一种有效的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMI

完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值.针对现有挖掘算法的不足,构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII(support-probability ratio-mutual information-interest),提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略,然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII(all-weighted association patterns mining based on SPRMII).该算法克服了传统挖掘算法缺陷并采用新剪枝方法从完全加权数据库中挖掘有趣的频繁项集和负项集,通过项集权重维数比的简单计算和SPRMII评价框架,从这些项集中挖掘有效的完全加权正负关联规则.理论分析和实验表明,该算法有效,具有良好的扩展性,与现有经典挖掘算法比较,获得了良好的挖掘性能.     

一种基于栈变换的高效关联规则挖掘算法

在一个模式信息保全引理的基础上，提出了一个基于频繁模式栈变换的关联规则挖掘算法FPST，给出了相应的栈构造和栈变换的算法描述，并进行了算法的性能分析和比较试验，结果表明算法性能优良。     

基于PrefixSpan 序列模式挖掘的一种改进算法

PretixSpan算法解决了类Apriori算法的不足,但产生的投影数据库花费了较多的存储空间及扫描时间.本文基于PretixSpan算法提出PSD算法,舍弃了对非频繁项的存储及对投影序列数小于最小支持数的投影数据库的扫描,减少了不必要的存储空间,提高了查询速度.实验证明,PSD算法比PretixSpan算法具有更好的时空性能.     

基于属性分组的高效挖掘关联规则算法

挖掘频繁项集在数据挖掘中有着重要的作用。目前,关于频繁项集的挖掘问题已经提出了一些算法,虽然实现了一次扫描数据库即可以发现所有的频繁项集,但是当属性数目很多时,算法的执行效率下降很快。论文首次提出了利用属性分组作为挖掘关联规则的工具,给出了基于属性分组的频繁项集挖掘算法,用矩阵来存储数据库属性间的信息并提取频繁项集,而且不产生候选项集。经实验验证该算法是快速有效的。     

SFP-Max——基于排序FP-树的最大频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一,但将它用于最大频繁模式挖掘时却不能获得较高的效率.深入分析了造成低效的原因,提出了利用排序FP-树挖掘最大频繁模式的算法SFP-Max. 算法的主要思想如下：①基于排序FP-树;②利用最大频繁模式的性质,减小产生的候选最大模式的规模;③设置中间结果集,缩小检验的范围,从而减少检验候选最大模式的时间.实验表明,SFP-Max是一个高效的最大频繁模式的挖掘算法,对于测试的数据集,SFP-Max的性能多数情况下都优于MAFIA算法.     

流数据中一种高效剪枝的频繁序列挖掘算法

序列模式挖掘就是在时序数据库中挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式.序列模式发现是最重要的数据挖掘任务之一,并有着广阔的应用前景.针对静态数据库,序列模式挖掘已经被深入的研究.近年来,出现了一种新的数据形式:数据流.针对基于数据流的序列模式挖掘的研究还不是十分深入.提出一个有效的基于数据流的挖掘频繁序列模式的算法SSPM,利用到2个数据结构(F-list和Tatree)来处理基于数据流的序列模式挖掘的复杂性问题.SSPM的优点是可以最大限度地降低负正例的产生,实验表明SSPM具有较高的准确率.     

带通配符和One-Off条件的序列模式挖掘

很多应用领域产生大量的序列数据。如何从这些序列数据中挖掘具有重要价值的模式,已成为序列模式挖掘研究的主要任务。研究这样一个问题：给定序列S、支持度阈值和间隔约束,从序列S中挖掘所有出现次数不小于给定支持度阈值的频繁序列模式,并且要求模式中任意两个相邻元素在序列中的出现位置满足用户定义的间隔约束。设计了一种有效的带有通配符的模式挖掘算法One-Off Mining,模式在序列中的出现满足One-Off条件,即模式的任意两次出现都不共享序列中同一位置的字符。在生物DNA序列上的实验结果表明,One-Off Mining比相关的序列模式挖掘算法具有更好的时间性能和完备性。     

基于模式增长方式的高效用模式挖掘算法

高效用模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究内容; 由于其计算过程包含对模式的内、外效用值的处理, 计算复杂度较大, 因此挖掘算法的主要研究热点问题就是提高算法的时间效率.针对此问题, 本文给出一个基于模式增长方式的高效用模式挖掘算法HUPM-FP, 该算法可以从全局树上挖掘高效用模式, 避免产生候选项集.实验中, 采用6个典型数据集进行实验, 并和目前效率较好的算法FHM (Faster high-utility itemset mining)做了对比, 实验结果表明本文给出的算法时空效率都有较大的提高, 特别是时间效率提高较大, 可以达到1个数量级以上.     

Efficient Incremental Maintenance of Frequent Patterns with FP-Tree

Mining frequent patterns has been studied popularly in data mining area. However, little work has been done on mining patterns when the database has an influx of fresh data constantly. In these dynamic scenarios, efficient maintenance of the discovered patterns is crucial. Most existing methods need to scan the entire database repeatedly, which is an obvious disadvantage. In this paper, an efficient incremental mining algorithm, Incremental-Mining (IM), is proposed for maintenance of the frequent patterns when new incremental data come. Based on the frequent pattern tree (FP-tree) structure, IM gives a way to make the most of the things from the previous mining process, and requires scanning the original data once at most. Furthermore, IM can identify directly the differential set of frequent patterns, which may be more informative to users. Moreover, IM can deal with changing thresholds as well as changing data, thus provide a full maintenance scheme. IM has been implemented and the performance study shows it outperforms three other incremental algorithms: FUP, DB-tree and re-running frequent pattern growth (FP-growth).     

Efficient Mining of Frequent Patterns Using Ascending Frequency Ordered Prefix-Tree

Mining frequent patterns, including mining frequent closed patterns or maximal patterns, is a fundamental and important problem in data mining area. Many algorithms adopt the pattern growth approach, which is shown to be superior to the candidate generate-and-test approach, especially when long patterns exist in the datasets. In this paper, we identify the key factors that influence the performance of the pattern growth approach, and optimize them to further improve the performance. Our algorithm uses a simple while compact data structure—ascending frequency ordered prefix-tree (AFOPT) to store the conditional databases, in which we use arrays to store single branches to further save space. The AFOPT structure is traversed in top-down depth-first order. Our analysis and experiment results show that the combination of the top-down traversal strategy and the ascending frequency order achieves significant performance improvement over previous works.