基于迭代事务集与交集剪枝的最大频繁项集挖掘算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,如果采用Apriori类的候选项目集生成一检验方法,则候选项目集生成的代价通常很高.为寻求避免生成大量候选项集或生成频繁模式树的挖掘算法,提出一种从事务项集交集求最大频繁项集的迭代算法DIIP(Datasets Iteration and Intersection Pruning Algorithm),通过不断缩减事务集数据量和尽可能早地对项目集进行修剪实现最大频繁项集的挖掘,该算法有别于已有的最大频繁项集经典算法,实验表明该算法有效可行.     

基于FP-tree最大频繁模式超集挖掘算法

数据挖掘应用中的最大频繁项集挖掘算法大多存在候选项目集冗余问题,造成时间和空间的浪费.针对此问题,通过构造条件FP-tree,对不符合要求的项目进行剪除并对MFIT算法进行改进,提出一种基于FP-tree的最大频繁模式超集挖掘算法.此算法无需产生大量的候选集,同时减少数据集扫描次数,降低数据库遍历时间,提高算法效率.实验证明,此算法在降低候选项目集冗余度的同时有效减少了算法运行时间.     

基因表达数据的频繁闭合模式挖掘新算法

基因表达数据集与传统事务数据集相比呈现出新的特征,由于其项目数远远大于事务数,使得大量现有的基于项目枚举的频繁闭合模式挖掘算法不再适用.为此提出一种频繁闭合模式挖掘新算法TPclose,使用TP-树(tidset-prefix tree)保存项目的事务集信息.该算法将频繁闭合模式挖掘问题转换成频繁闭合事务集挖掘问题,采取自顶向下分而治之的事务搜索策略,并组合了高效的修剪技术和有效的优化技术.实验表明,TPclose算法普遍快于自底向上事务搜索算法RERⅡ,最高达2个数量级以上.     

基于准频繁项目集的关联规则挖掘

为减少关联规则挖掘中数据库扫描次数,提出了一种基于准频繁项目集的关联规则挖掘算法———SupposedFrequent,同时给出了候选频繁项目集的产生函数———BGen.最后通过实验证明:在给定最好的准频繁项目集的条件下,只需扫描数据库两次就能产生全部的频繁项目集。     

基于改进频繁模式树的最大频繁项目集更新挖掘算法

在挖掘最大频繁项目集的过程中,通过改变最小支持度阈值可以挖掘更有用的最大频繁项目集,为此提出了一种最大频繁项目集更新挖掘算法UAMMFI(Updating Algorithm for Mining Maximal Frequent Itemsets)。算法基于改进后的频繁模式树结构,在更新挖掘过程中,不需产生候选项目集和条件模式树,并且充分利用先前已挖掘的最大频繁项目集中包含的信息,快速更新挖掘出最小支持度阈值变化后的最大频繁项目集。实验结果表明,算法能够高效更新挖掘最大频繁项目集。     

一种快速最大频繁序列模式挖掘算法

针对序列模式挖掘中, 频繁子序列个数随模式长度增加而爆炸性增长的问题, 提出一种从序列数据库中挖掘最大频繁序列模式的新算法(MFSPAN). MFSPAN充分利用不同序列可能具有相同前缀的性质来减少项集比较次数. 在标准测试数据集上的实验结果表明了MFSPAN的有效性.     

基于粗糙集理论和布尔矩阵的改进Apriori算法

提出一种基于粗糙集理论和布尔矩阵的关联规则挖掘算法,作为对Apriori算法的改进,通过构造布尔矩阵,利用粗糙集划分等价类的方法对事务数据库的记录进行分类,然后通过等价类的取交或取并运算产生更高阶的频繁项目集,算法能有效减少数据库的扫描次数,实验表明算法在对事务数据库进行挖掘时显示出良好的性能.     

频繁闭项目集更新算法

挖掘频繁闭项目集是数据挖掘领域中的一个重要研究方向,人们已提出了许多用于高效地发现大规模数据库中频繁闭项目集的算法,但对其更新维护问题的研究却比较少.在分析了频繁闭项目集更新算法关键技术的基础上,提出一种快速的增量式频繁闭项目集更新算法FUFCIA(fastupdating frquent closed itemsets algorithm),该算法将充分利用先前挖掘过程中所产生的信息来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销,降低了候选频繁闭项目集的规模,减少了扫描数据库的次数.最后对该算法进行分析和讨论,并进行试验验证,试验结果表明算法FUFCIA是有效的.     

基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法

提出了一种基于二进制编码的优化关联规则挖掘算法,该算法是按项目支持数的升序从高到低地编制二进制位,然后将事务转换成数字事务,通过构建候选数字事务区间来搜索频繁数字事务,最后产生关联规则.该算法的原理简单,减少了冗余候选项和扫描次数;实验结果表明该算法比同类挖掘算法更快速而有效.     

基于集合和位运算的频繁集挖掘优化算法

产生频繁项目集是关联规则挖掘中的一个关键步骤.在对Apriori算法分析的基础上,提出了一种基于集合和位运算的频繁项目集挖掘算法.该算法用位视图表示使用了每个项目的事务,通过对位视图进行位运算来计算每个项目集的支持数,避免了Apriori算法中多次扫描数据库的问题.     

Constructing Projection Frequent Pattern Tree for Efficient Mining

Frequent Pattern mining plays an essential role in data mining. Most of the previous studies adopt an Apriori-like candidate set generation-and-test approach. However, candidate set generation is still costly, especially when there exist prolific patterns and/or long patterns.In this study, we introduce a novel frequent pattern growth (FP-growth) method, which is efficient and scalable for mining both long and short frequent patterns without candidate generation. And build a new projection frequent pattern tree (PFP-tree) algorithm on this study, which not only heirs all the advantages in the FP-growth method, but also avoids it's bottleneck in database size dependence when constructing the frequent pattern tree (FP-tree). Efficiency of mining is achieved by introducing the projection technique, which avoid serial scan each frequent item in the database, the cost is mainly related to the depth of the tree, namely the number of frequent items of the longest transaction in the database, not the sum of all     

基于补充频繁模式的P2P搜索优化

为有效提高peer to peer(P2P)系统在文件共享应用中的资源搜索速度,解决P2P节点的负载均衡,保证P2P共享系统的稳定性、可靠性和扩展性,提出了一种基于补充频繁模式的快速查询响应方法,主要工作包括：（1）提出满事务和补充频繁模式概念及补充频繁模式树(SFP-Tree)结构,其主要思路是利用具有较高支持度计数的短频繁模式B,吸收与B一起构不成频繁模式但又达到一定共享支持度阀值的单项构成基项集的补充项,B的所有补充单项构成其补充项集S,在此基础上查找包含B的最大频繁项集X,并从S中排除与X一起达不到共享支持度阀值的补充项,从而以X和S的子集构成一个以B为基项集的具有足够长度的补充频繁模式; （2）实现了补充频繁模式的挖掘方法,其主要思路是在构成整个事务数据库升序FP-Tree(AFP-Tree)基础上,递归挖掘条件混合模式树（CMP-Tree）,在基项达到指定长度时,生成补充频繁模式树SFP-Tree,在此基础上挖掘带有负项的补充频繁模式,最后针对带有负项的补充频繁模式生成只包含正项的补充频繁模式; （3）模拟一份文件资源的历史响应事务集进行详实的实验,实验结果表明对于数据集规模达到100,000的P2P系统历史响应事务数据库,基于SFP-Tree的补充频繁模式挖掘方法能在20秒以内生成此文件资源的有效响应列表并能选择其中一个列表的有效子集瞬时响应查询请求。     

事务模式树分层挖掘算法及其应用

从事务数据、时间序列数据等数据库中挖掘频繁模式已在数据挖掘领域中得到了广泛地研究．针对目前已有的Apriori算法和频繁模式增长算法在时间和空间等方面的复杂性和低效性，提出了一种新的数据结构——事务模式树，用来存放待挖掘的事务信息，同时给出一种基于该数据结构的挖掘算法——事务模式树分层挖掘算法．最后，把该算法应用于保险业务．结果表明,该算法简单高效，值得推广.     

最小频繁相关模式的挖掘

频繁模式不能反映模式内部各项目之间的关联和相关关系，频繁关联模式挖掘与孥繁相关苎式兰苎已越来越受到人们的重视．按照相关模式定义，如果一个模式是相关模式，其超模式一定是相关模式,最小频繁相关模式挖掘将大大减少挖掘出来的数量，有利于用户分析．给出最小频繁相关模式挖掘算法，并在标准数据挖掘数据集蘑菇数据上测试，实验证明算法是正确有效的．     

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。     

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.     

Mining Maximal Frequent Patterns in a Unidirectional FP-tree

Becausemining complete set of frequent patterns from dense database could be impractical, an interesting alternative has been proposed recently. Instead of mining the complete set of frequent patterns, the new model only finds out the maximal frequent patterns, which can generate all frequent patterns. FP-growth algorithm is one of the most efficient frequent-pattern mining methods published so far. However,because FP-tree and conditional FP-trees must be two-way traversable, a great deal memory is needed in process of mining. This paper proposes an efficient algorithm Unid_FP-Max for mining maximal frequent patterns based on unidirectional FP-tree. Because of generation method of unidirectional FP-tree and conditional unidirectional FP-trees, the algorithm reduces the space consumption to the fullest extent. With the development of two techniques：single path pruning and header table pruning which can cut down many conditional unidirectional FP-trees generated recursively in mining process, Unid_ FP-Max further lowers the expense of time and space.     

基于改进FP-树挖掘最大频繁模式

由于挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难 ,因而改进了传统的FP -树结构并提出了一种基于改进FP -树的最大频繁模式挖掘算法IFP -MAX ;通过引入后缀子树的概念 ,在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集 ,大大提高了算法的时空效率。实验表明 ,IFP -MAX的挖掘速度比Miafia和GenMax快得多     

一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘中基于FP-growth的算法需要扫描两次事务数据库,预先给定支持度,且不支持时间敏感型数据。本文提出了一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法,它根据事务到来的时间给每个事务一个序号,每个事务中的数据项在存储前按数据项的顺序进行调整,频繁模式有向无环图的构建遵循这个顺序并用序号来记录事务与数据项的包含关系,模式增长过程只需要增加有向边上的序号。通过逆向遍历带有相同序号的有向边,产生条件模式基,根据动态定义的阈值抽取条件模式基信息,一次扫描数据库得到频繁模式。实验结果表明,本文算法的执行效率优于FP-growth算法,且存储节点的数目明显减少。