并行序列挖掘的一种改进算法

分析了并行序列自身特色，提出了一种并行序列的挖掘算法PSMA，PSMA在hash树的基础上对并行序列事件反复挖掘，产生频繁有效序列模式，它是对传统序列模式挖掘算法的改进．PSMA算法针对并行序列，能更有效地发现所有频繁并行序列模式．     

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.     

在有噪音的环境中挖掘序列模式精简基

提出在匹配度模型下频繁序列模式精简基的概念,精简基由相对于一系列匹配度阈值的最大序列模式组成,它是频繁序列模式的一个子集,可以用它来估计任一频繁序列模式的匹配度,并能将误差控制在确定范围内.还开发了一个从有噪音的序列数据库中挖掘这种序列模式精简基的算法,该算法采用了一种不需要保留候选序列模式的方法来检查最大序列模式,采用的剪枝技术也比以前的算法更有效率.实验结果显示计算频繁序列模式精简基是很有前途的.     

基于数据流的序列模式挖掘算法

为了实现对数据流的序列模式挖掘,提出了基于数据流的序列模式挖掘算法MFSDS-1和MFSDS-2,它们均通过调整入选度的大小来调整保存信息的粒度.算法MFSDS-2利用分层存储结构,不仅能更好地保存序列信息,而且可以通过与全局序列模式的对比得到当前活动的一些异常序列模式.实验结果表明,基于分层存储的算法MFSDS-2的效率比算法MSFDS-1高.     

基于数据流的序列模式挖掘算法

为了实现对数据流的序列模式挖掘，提出了基于数据流的序列模式挖掘算法MFSDS-1和MFSDS-2，它们均通过调整入选度的大小来调整保存信息的粒度．算法MFSDS-2利用分层存储结构，不仅能更好地保存序列信息，而且可以通过与全局序列模式的对比得到当前活动的一些异常序列模式．实验结果表明，基于分层存储的算法MFSDS-2的效率比算法MSFDS-1高．     

DMGSP:一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

为了解决分布式环境下挖掘全局序列模式常产生过多候选序列,加大网络通信代价问题,提出了一种基于分布式环境下的快速挖掘全局序列模式算法--DMGSP.该算法将分布式环境下的各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上, 避免了重复的序列前缀传输. 采用合并树中结点序列规则和项序扩展策略,对非频繁序列进行剪枝,有效地约简了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.算法分析和实验结果表明,在大数据集环境下的DMGSP算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

结构关系模式挖掘中的重复序列模式挖掘

结构关系模式挖掘是在序列模式挖掘基础上提出的一种新的数据挖掘任务,又叫做后序列模式挖掘。重复模式是结构关系模式重要形式之一。文中讨论了重复序列模式的概念,研究了重复序列的性质,给出了基于序列模式的、基于最大序列模式集的重复序列模式挖掘算法和基于最大序列模式集的最大重复序列模式挖掘。实验结果表明,算法是可行的。重复模式挖掘可以得到序列模式挖掘所得不到的结论,发现序列模式间存在的进一步的关系。     

基于时间序列的模式挖掘研究

论文阐述了基于时间序列的模式挖掘的基本概念,对基于时间序列的模式挖掘经典算法和增量挖掘、时间序列分段线性表示及相似性算法进行了相对全面的介绍,对算法的特征做了详细的论述。     

移动环境中的最大移动序列模式挖掘

在移动通信环境中,移动序列模式挖掘对于有效的提高位置管理的服务质量具有重大的意义.移动序列模式挖掘和传统的序列模式挖掘是不同的,首先,前者需要考虑更多的时间因素;其次,移动序列模式中的项之间是连续的,因为关心移动用户的下一次移动情况.本文提出了一种挖掘移动序列模式的新技术:聚类的思想引入到移动序列模式挖掘来处理移动历史的时间离散化,并且提出了一个高效的PrefixTree算法来挖掘移动序列.性能研究表明,Pref ixTree算法优于PrefixSpan-2算法.     

CSE算法:利用对频繁序列扩展来进行序列模式挖掘

序列模式挖掘是在多个有序事件序列中查找出现频率大于某个阈值的序列模式的数据挖掘方法 ,自从1995年序列模式挖掘的概念被提出以来 ,人们不断地对序列模式挖掘算法进行研究和改进 .本文介绍了一种新的序列模式挖掘方法—CSE算法及其具体实现方法 ,并对该算法性能做了初步的评价 .     

序列模式挖掘的两种典型算法及比较

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。     

序列模式的性质研究

序列模式挖掘是数据挖掘中一个重要研究方向,具有广泛的应用背景．序列模式挖掘会产生大量的模式,使得人们很难利用它们．提出上、下闭序列模式的概念,并得到上、下闭序列模式及其它们之间的若干性质,为解决序列模式的数量问题提供理论基础．     

频繁序列模式更新算法

在分析了频繁序列模式更新算法关键技术的基础上，提出了一种快速的增量式更新频繁序列模式挖掘算法FUFSPA，该算法将充分利用先前挖掘过程中所产生的信息来减少本次挖掘过程中的时闻开销．另外，针对频繁序列模式挖掘中支持数计算的复杂性，提出了一种基于二进制形式的支持数计算方法，该方法只需进行一些“或”逻辑运算操作，将该方法用于序列模式挖掘中支持度（数）的计算，可以进一步提高算法的执行效率．实验结果表明算法FUFSPA是可行和有效的．     

A Fast Interactive Sequential Pattern Mining Algorithm

In order to reduce the computational and spatial complexity in rerunning algorithm of sequential patterns query, this paper proposes sequential patterns based and projection database based algorithm for fast interactive sequential patterns mining algorithm （FISP）, in which the number of frequent items of the projection databases constructed by the correct mining which based on the previously mined sequences has been reduced. Furthermore, the algorithm＇s iterative running times are reduced greatly by using global-threshold. The results of experiments testify that FISP outperforms PrefixSpan in interactive mining     

大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法

提出一种称为FIMS（fast incremental mining of sequential patterns)的序列模式增量式更新算法，处理因数据库的更新而引起的序列模式的维护问题。主要思想是利用原先的序列模式挖掘结果，通过建立一个投影数据库来减少对整个数据库的扫描次数和侯选序列的生成，从而提高挖掘的效率。实验结果显示在更新数据量远小于整个数据库的大小时，FIMS算法的性能优于GSP算法4－7倍。     

NPSP:一种高效的序列模式增量挖掘算法

提出了一种称为“异构树”的数据结构,采用一套编号规则对异构树的分支进行编号,使具有相同编号的分支代表相同的候选序列,编号不同的分支代表不同的候选序列,极大地简化了候选集计数过程,在此基础上提出了具有增量挖掘功能的序列模式高效挖掘算法NPSP,并从理论分析和实验两方面证明了其挖掘结果集的完备性和算法的高效性．     

基于分布式概念格的序列模式挖掘

给出解决海量数据库序列模式的挖掘问题的算法.首先采用分布式概念格的思想对数据进行划分,根据子全概念生成相应的子形式背景,选择最优的算法对子形式背景上建格(即子格),所有子格建好后,再对子格进行序列模式的挖掘,合并后得到整个数据库的序列模式.     

一种基于序列挖掘的分类系统框架

为了有效地对序列数据进行分类，提出了一种集成分类挖掘和序列模式挖掘技术的分类系统框架(SPACS)．先采用一套约束和裁减策略，为每个分类挖掘频繁序列模式，并将其转换为分类序列规则(CSR)；再利用平均CSR匹配置信度和一个规则匹配算法构建有效的序列数据分类器．SPACS不需要在提取序列的特征后采用传统方法进行分类，可以直接利用从序列数据中提取出的频繁序列进行分类．实验结果表明，对于序列类型的数据的分类，SPACS比传统的决策树和关联分类方法具有更高的分类精度．