改进的PrefixSpan算法在Web挖掘中的应用

针对PrefixSpan算法不足,本文采用修改Prefix策略与舍弃非频繁项的方法,减少内存与外存之间频繁地交换,减小在挖掘过程中产生的投影数据库规模,降低构建、扫描投影数据库的时空耗费,从而改进算法。实验结果表明,在长序列模式挖掘中,算法在改进后运行效率比原来提高35％以上,更适用于Web挖掘。     

基于投影位置的序列模式挖掘算法

针对PrefixSpan算法在产生频繁序列模式(特别是挖掘密数据集和长序列模式)时会产生大量的投影数据库,使得算法性能下降的问题,提出一种基于投影位置的序列模式挖掘(PSPM)算法.该算法利用Apriori性质舍弃对非频繁项存储,节省了存储空间和扫描不可能出现序列的挖掘时间;在递归挖掘过程中,利用投影位置表直接定位投影序列位置进行挖掘局部频繁项,避免了构造投影数据库,从而提高执行效率.实验结果表明:与PrefixSpan(with pseudo-pro)算法相比,PSPM具有更好的执行效率和可伸缩性.     

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.     

基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法

针对序列模式挖掘中的增量挖掘问题,提出一种序列模式更新算法ISPBP.算法引入序列数据库结构来存储从原始数据库中挖掘出的所有项、最大频繁模式以及它们的支持数,采用间接拼接方法,只需处理增量数据库,避免了对更新后数据库的重新计算.对于因增量数据库新产生的频繁模式,利用了在增量数据库中出现的频繁项集来减小投影数据库,进一步提高了算法的效率.理论分析和实验表明,算法是有效可行的,并且增量数据库越大,算法在效率上的优越性越明显,算法ISPBP优于传统增量式更新算法.     

一种基于映射方法的改进频繁模式增长算法

文章介绍了知识发现中关联规则挖掘算法的基本思想及其性能,分析了FP-tree算法在关联规则挖掘中存在耗费巨大空间存贮的问题,提出了一种运用投影技术改进的频繁模式增长算法,该算法改善FP-tree构造,实验结果表明,运用投影技术改进的频繁模式增长算法可以提高关联规则挖掘效果。     

一种基于映射方法的改进频繁模式增长算法

本文介绍了知识发现中关联规则挖掘算法的基本思想及其性能,分析了FP-tree算法在关联规则挖掘中存在耗费巨大空间存贮的问题,提出了一种运用投影技术改进的频繁模式增长算法,该算法大大改善FP—tree构造,实验结果表明,运用投影技术改进的频繁模式增长算法可以大大提高关联规则挖掘效果。     

一种基于投影FP-growth的co-location模式挖掘算法

空间co-location模式代表了一组空间属性的子集,它们的实例在地理空间中频繁地关联。针对如何利用关联规则挖掘算法来快速地挖掘co-location模式的问题,通过采用FP-CM算法与投影频繁模式树(PFP_tree)及其他技术相结合的方法,提出了一种基于投影FP-growth的co-location挖掘算法,简称PFP_CM算法。这个新算法主要对产生最大频繁模式的方法、模式过滤的方法、访问数据库的次数、避免大量的表实例连接操作的方法进行改进。最后通过大量的实验,验证了该算法的高效性和正确性,同时,将其用于对三江并流地区珍稀植物的共生物种进行挖掘。     

基于投影二维表的最大频繁模式挖掘算法

PITable-MAX是基于投影二维表的最大频繁模式挖掘算法。算法只需要遍历一次事务数据库,并将数据信息存入投影数据库中,在挖掘事务项时才会从投影数据库中提取相关的数据信息生成投影二维表,从而减少对内存空间的占用,算法虽然采用递归方式,但组合策略可实现减少条件投影二维表的规模,以达到减少空间;并结合减挖策略来减少挖掘事务项的个数,以达到提高挖掘效率的目的;实验验证了算法的可行性和优越性。     

Apriori算法的改进及其在物流信息挖掘中的应用

在分析当前Apriori算法及其改进算法的基础上,提出了一种将Apriori算法与物流信息挖掘相结合的Apriori改进算法.通过Apriori改进算法与原Apriori算法挖掘结果的比较,说明了Apriori改进算法不仅缩小了剪枝扫描数据库的规模而且减少了生成频繁项目集的候选项目集.     

基于有序FP-tree结构和投影数据库的最大频繁模式挖掘算法

OPFP-MAX是基于有序FP-tree结构和投影数据库的最大频繁模式挖掘算法。有序FP-tree结构不仅可以减少空间的浪费,而且由于树结构的有序性,在挖掘数据时可以减少挖掘事务项的数量,从而加快挖掘效率。算法采用垂直投影方案实现数据分解,基于投影数据库创建局部树结构,从而进一步减少对系统空间资源的浪费。采用优化策略加快挖掘效率。实验验证了算法的可行性和优越性。     

基于免疫记忆克隆的关联规则挖掘

针对数据关联规则挖掘的不足,提出了一种基于免疫记忆克隆算法的关联规则挖掘方法。算法利用了免疫记忆特性,把挖掘的关联规则存入记忆库,加快了挖掘速度。在克隆扩增过程中,设计了一种基于矢量距的抗体浓度计算方法,保证克隆扩增过程中解的多样性。仿真实验结果表明,现算法具有较快的运行速度,提高了所得关联规则的准确性。     

基于分区的改进Apriori算法

分析了Apriori算法存在之不足,在此基础上提出了一种基于分区思想的IABP算法．该算法首先将待挖掘的数据集分成若干块,然后分别对各块进行挖掘．在挖掘过程中,只存储满足最小支持度的频繁项,并删除不满足最小支持度的非频繁项．测试结果表明,该挖掘方法降低了挖掘算法的时闻复杂度,提高了挖掘算法的效率．     

An efficient hybrid algorithm for mining Web frequent access patterns

We propose an cfficienl hybrid algorithm WDHP in this paper for mining frequent access patterns. WDHP adopts the techniques of DHP optimize its performance, which is using hash the to filter candidate set and trimming database. Whenever the database is trimmed to a size tess than a specified threshold, the algorithm puts the database into main memory By constructing a tree. and finds frequent patterns on the tree. The experiment shows that WDHP outperform algorithm DHP and main memory basedalgorithm WAP in execution efficieucy.     

Apriori_Q:关联规则的有效求解

通过对Apriori算法的分析，提出了一种关联规则挖掘的改进算法Apriori_Q。该改进算法减少了模式匹配和对数据库访问的次数，理论分析与实验结果表明，Apriori_Q提高了关联规则生成的效率，因而更具有实用价值。     

快速关联规则增量式更新算法研究

快速关联规则增量式更新算法充分利用以往挖掘过程中的结果,无需再次扫描原数据集,对新增数据集也只扫描一次,即可得到事务更新后的数据集的频繁项集。该算法避免了重新处理已经处理过的数据和多次扫描新增数据集,与其他相关算法相比,极大地减少了算法运行时间,提高了挖掘效率。随着历史数据集的增大,更加显现出本算法的优越性。本算法还可以用于解决由于数据集过大而导致的内存不够的Apriori算法的挖掘问题,相当于数据集分组挖掘。     

一种挖掘大型数据库的关联规则新算法

关联规则挖掘算法FP-Growth在挖掘大型数据库时,占用内存大、运行速度慢或根本无法构造基于内存的FP-tree。针对这些问题,文章提出一种适合于挖掘较大型数据库的新的关联规则挖掘算法DFP-Growth,新算法将数据库分解,然后对分解得到的各个数据库子集用FP-Growth算法进行约束频繁项集挖掘,以满足大型数据库挖掘的需求。     

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。     

基于分类树的高效关联规则挖掘算法

在分析类Apriori算法存在效率瓶颈的基础上，提出了一个高效改进算法——基于分类树的关联规则挖掘算法．该算法只需要两次访问数据库，把数据库中的数据利用分类树来存储，减少了访问数据库的次数；并且由分类树的全部或部分来求得频繁项目集，减少了求频繁项目集的比较次数．此算法通过结合Apriori和FP—tree两种算法来提高挖掘效率，降低了挖掘算法的时间复杂度和空间复杂度．通过多次试验证明该算法比Apriori及其改良算法的挖掘效率高2到8倍．