基于FP_tree的最大频繁模式挖掘算法的改进

基于条件模式树的最大频繁模式挖掘算法在挖掘过程中将扫描事务数据库两次,且产生了大量的候选项目集,产生最大频繁模式过程中比较次数较多,总体效率较低.提出改进后的最大频繁模式挖掘策略,利用二维表保存事务出现项目的情况,通过最大频繁模式的相关性质减少了挖掘的项数及产生的频繁模式集,减少比较的次数.     

基于频繁模式矩阵的改进挖掘算法研究

提出了对基于频繁模式矩阵Fp-array的挖掘的改进算法。首先对各项的投影矩阵预处理划分成若干同维矩阵,并根据同维矩阵的权值对剩余未搜索项进行预先判断,进而对搜索最大频繁项目集进行有效剪枝,减少了搜索范围。经过实验和算法分析,证明了改进算法具有明显的优越性。     

基于标准编码的有向标记频繁子图挖掘算法

针对大部分频繁子图挖掘算法,基于无向图而不适用于更具有实际意义的有向图的挖掘的现状,通过对无向图挖掘算法gSpan中编码结构的扩展,采用改进的规范形式,使编码适用于有向图领域。并使用针对有向图的DADI++存储结构来存储图集,简化了数据访问操作的代价。另外在挖掘中使用Hash表存储同构图的Hash地址和支持度,避免对图集的重复扫描和直接的同构测试。在实际数据集上运行的实验结果表明提出的Dspan算法是正确的,并比FFSM算法效率更高。     

考虑数据不确定性的非均匀挖掘算法

针对高维大数据不确定性的非均匀挖掘问题,提出一种基于不确定频繁模式树的模糊逻辑非均匀数据挖掘算法.首先,在考虑数据不确定性的前提下建立高维数据的区域连接演算(RCC)模型,并基于数据集合组元定义分析不确定数据集合的模糊距离;然后,采用不确定模式树对数据的非均匀特性进行均匀泛化处理,并给出了具体的实现步骤.仿真结果表明:文中方法有效地提升不确定非均匀数据集合在不同支持度情况下的挖掘效率.     

常见关联规则算法分析与比较

介绍了常见的10种关联规则算法：AIS算法、SETM算法、A州州算法等,并对各种算法的性能进行了分析比较．其中SETM算法效率最低,但和DBMS集成的最好,AVM算法效率最高,但只适用于布尔类型的关联规则．     

频繁序列模式挖掘算法

为解决从数据库中挖掘长模式和支持度较低时可能遇到计算复杂度较高的问题,提出一种新的算法--EFSPAN(Effective Frequent Sequential PAtterN mining algorithm).算法采用了深度优先挖掘策略,并将基于前缀序列格的深度优先遍历与两种高效的剪枝策略相结合.实验结果表明:新算法在模式较长和支持度较低时,能使搜索空间中60%以上的节点免被搜索;从而大大缩小了搜索空间,降低了序列模式挖掘算法的计算复杂度.     

基于数据流的频繁项集数据挖掘算法研究

以Apriori算法为例介绍并分析了挖掘最大频繁项集的过程。针对数据流的特点,对数据流中频繁模式挖掘问题进行了研究,提出了一种基于数据流频繁项集挖掘的新的EC算法。     

分布式全局最大频繁项集挖掘算法

提出一种分布式全局最大频繁项集挖掘算法(DMFI),该算法含局部挖掘与全局挖掘2个阶段。提出一个基于FP-tree的改进频繁模式树(IFP-tree)来存储数据信息。在局部挖掘阶段,先在各站点上分别建立该模式树,并使用有序方式存储频繁项目,然后,通过对各局部数据库的扫描,挖掘出局部最大频繁项集。在全局挖掘阶段,利用各局部数据库生成的最大频繁项集以及利用组通信播报消息的方式,从而挖掘出全局最大频繁项集的集合。对算法的实现以及在多种情况下进行测试。研究结果表明:DMFI算法具有较好的性能。     

基于加权余弦相似度的XML文档聚类研究

在实际应用中,XML（eXtensible Markup Language）文档中的一些结构经常被改变。为了挖掘XML文档在历史变化过程中经常改变的结构所蕴含的知识,提出了发现频繁变化结构的方法。该方法用一组频繁变化结构组成的文档向量模型代表一个XML文档,将频繁变化结构在簇中的出现比例作为权值,使用加权余弦相似度对XML文档进行聚类。经过实验分析,根据XML文档历史变化过程中的频繁变化结构能较好地将XML文档进行聚类。用加权余弦相似度对XML文档进行聚类,其聚类结果的正确率、召回率和簇内部距离均优于使用非加权余弦相似度对XML文档进行聚类得到的结果。     

基于Web的数据挖掘在电子商务中的应用

Web数据挖掘应用于电子商务系统,已成为数据挖掘热点研究.Web服务器日志中保存了大量的用户访问电子商务系统的记录,运用数据挖掘技术对数据进行处理和分析,构造频繁访问路径挖掘算法,获取用户的购物特性和习惯,达到向每个用户推荐产品的目的,进一步指导电子商务网站建设.