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.     

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 .     

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。     

序列模式挖掘研究进展

本文阐述了序列模式的基本概念,对序列模式挖掘的一般经典算法和增式挖掘、多维模式挖掘等拓展算法进行了较为的全面介绍,列举了序列模式挖掘当前的广泛应用,讨论了研究的发展趋势及面临的挑战。     

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.     

序列模式挖掘算法研究

对序列模式挖掘中的5种算法的执行过程和特点进行了研究,并对这几种算法的时间和空间执行效率进行了分析,指出这5种算法各自的使用范围,得出的结果对序列模式挖掘的应用具有一定的参考价值.     

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.     

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．     

一种挖掘序列模式的增量式更新算法

讨论了当从序列数据库中删除某些信息时，序列模式的更新维护问题。提出了一种新的算法MA_D（Maintaining Algorithm while Deleting information）, 处理因数据库更新而引起的序列模式的维护问题。该算法充分利用在前次模式挖掘过程中得到的信息，降低了挖掘新的序列模式的开销。实验分析表明，该算法对于序列模式的维护是十分有效的。     

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     

基于PrefixSpan的快速交互序列模式挖掘算法

为了克服序列模式挖掘过程中重复运行挖掘算法而产生的时空消耗,提出了一个快速、简单而有效序列模式的交互式算法FISPM,利用前次挖掘得到的序列构造序列模式数据库用来存储挖掘出来的所有序列, 通过缩减本次挖掘所要构造投影数据库的频繁项的数量来减少构造投影数据库所需的时间以及投影数据库的大小,从而减少时间和空间消耗,提高挖掘效率.通过设置全局最小支持度来减少算法迭代次数. 实验结果证明在交互挖掘过程中FISPM效率优于PrefixSpan.     

对序列挖掘算法Apriori(All/Some)的改进研究

针对Apriori(All/Some)算法在挖掘前对数据进行编码和转换所导致的挖掘复杂化,以及不能够处理某些特殊情况的问题,提出一个改进的Apriori(All/Some)算法.改进的算法保留原始数据,省掉编码和转换工作,直接求出全部的以任意频数出现的基调,有效地处理了Apriori(All/Some)算法中存在的问题.     

基于序列模式的正负关联规则研究

序列模式可预测企业的发展方向，负关联规则可展现不良因素的根源，序列模式的正负关联规则为企业决策提供更全面的信息. 将序列模式和负关联规则的挖掘算法相结合，利用项集间的相关性，挖掘出序列模式的正负关联规则.     

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.     

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。