基于均值约束满足度剪枝策略的高效序列模式挖掘算法

为了减少无用候选序列的生成,并使挖掘得到的序列模式符合用户要求,约束条件下的频繁序列模式挖掘已成为数据挖掘领域的一个新的重要研究方向.作为强约束形式的一种,均值约束目前仍然是基于约束的频繁序列模式挖掘的一个困难问题,其主要原因在于很难利用均值约束来进行序列模式挖掘中的剪枝.为此,提出了一种基于均值约束满足度剪枝策略,并且以前缀增长方法为基础设计了一个有效的频繁序列模式挖掘算法.通过分析并实验验证了该算法的时间效率和剪枝性能,结果表明,该方法是有效的.     

基于约束的序列模式关联规则挖掘算法

约束关联规则是数据挖掘的一个主要方向,可以根据用户给定的约束条件针对性的挖掘.目前大多数的研究都集中在约束频繁项集挖掘方面,很少进行序列模式的约束关联挖掘.本文把序列模式和约束进行结合,提出一种基于约束的序列模式关联规则挖掘算法.它同时处理两类约束:反单调性约束和单调性约束.可以根据约束条件挖掘数据间的因果关联关系.通过实验验证,该算法在运行效率上达到了较好效果.     

FP_tree算法在入侵检测系统中的应用

指出了入侵检测系统中的常见约束条件,即关键属性约束、挖掘范围约束、个数约束.在分析这些约束条件性质的基础上提出了3种剪枝策略,对基于"支持度-可信度"度量机制的FP_tree算法进行了扩展.实验结果表明:新的算法提高了挖掘效率,删除了许多无意义的模式.     

基于错分样本权重约束的AdaBoost算法改进

提出一种AdaBoost算法中错分样本权重约束的方法,该方法对AdaBoost算法中多次错分样本数据的权重进行约束,当其超过一个阈值时,就限制这些样本权重的增加,使其在下一轮迭代中的权重比例不至于过大,以提高强学习算法的泛化能力及精度.仿真实验表明该方法在分类问题和回归问题上都得到了较好的结果.     

面向机械设计的一种改进的遗传算法

根据对机械优化设计应用中模型的约束与目标函数的特点,提出一种改进的遗传算法.提出个体多代生存的模式和种群规模动态波动促进优良模式积累的理念.对约束和目标函数的处理分别采用了新的选择和配对算子.采用一种小生境技术保持优化算法搜索的全局性能.最后通过实验验证了本文提出的理念以及改进的遗传算法对于复杂约束问题的良好性能.     

基于数据流的频繁集挖掘

针对数据流特殊的数据类型,提出了一种新的数据流挖掘算法.该算法引入了一个全新的优化方法,将边界集和频繁产生集结合起来.频繁产生集是频繁集的一种无损简缩表达方式.它所包含的模式数量比频繁集所包含的模式数量小若干数量级.边界集是频繁产生模式和其他模式之间的边界,通过观察边界集的变化可以生成新的频繁产生模式.实验结果表明,该算法的性能有明显的提高.     

双曲余弦罚函数法

对求解一般约束优化问题提出一种新的双曲余弦罚函数算法,并证明了算法的收敛性.数值实验表明了算法的有效性.     

基于分割的超树分解方法

基于det-k-decomp算法, 通过引入同构的概念和对separator选择空间的进一步限制, 提出一类新的超树分解： 分割的超树分解, 并提出一种具有较小超树宽度的超树分解方法: 基于分割的超树分解--sht-k-decomp, 该算法能有效提高约束满足问题的求解效率. 实验结果表明, sht-k-decomp算法多数情况下效率高于det-k-decomp算法.     

Dom/ddeg自主分支辅助决策约束求解

基于自主分支约束求解方法,提出一种新的自主分支辅助决策约束求解算法AUTOdom/ddeg,并在标准测试库Benchmarks上进行对比实验.实验结果表明,AUTOdom/ddeg算法能显著提高求解效率.     

基于AC与LmaxRPC的自适应约束传播求解算法

在现有自适应约束求解方法基础上,提出一种新的自适应约束传播求解算法ADAPTAC-LmaxRPC.该算法能根据约束的不同特性,在传播能力强但开销高的LmaxRPC与传播能力弱却开销低的AC之间自适应地切换进行约束传播.多个Benchmark实例类上的测试实验数据表明,ADAPTAC-LmaxRPC算法有效地平衡了求解效率和算法开销之间的矛盾,大幅度提高了约束求解的效率.     

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     

基于约束的最大频繁模式的挖掘

频繁模式挖掘通常产生大量的挖掘结果,基于约束的最大模式挖掘成为目前研究的焦点．给出基于约束的频繁最大模式的定义和挖掘基于约束的频繁最大模式算法．     

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.     

基于区间编码挖掘邻近序列模式

提出一种快速挖掘邻近序列模式的RCSP算法。该算法只需扫描一次数据库,且通过建立前序链接编码树,借助结点的区间编码,可以在常数时间内确定序列在树中的不同映射片段之间的祖孙关系,实现序列支持数的快速计算,不必额外创建中间树,直接在树上进行挖掘,就能得到所有邻近序列模式。实验表明RCSP算法具有较好的性能。     

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.     

基于改进FP-树的时序关联规则挖掘的研究

时序关联规则的研究具有重要的现实意义,因而根据传统的FP-树思想,提出了一种基于改进的FP-树的时序关联规则挖掘的方法．根据FP-树的思想,将时间序列中的频繁项映射到树中,以降低频繁时序模式的搜索空间,该算法在挖掘过程中不用生成大量的频繁模式候选集,提高了时序关联规则的挖掘效率．     

半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘

为了提高半结构化文档数据流的挖掘效率,对原有挖掘算法StreamT进行了改进,提出了一种半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘算法--FStreamT.该算法针对利用集合存储候选频繁模式效率较低的缺点,采用枚举树存储候选频繁模式,可以有效地提高对候选频繁模式集合进行查找和更新的效率,同时利用频繁模式的单调性和枚举树的特点减小了维护负边界的搜索空间,从而提高了整个算法的效率.理论分析和实验结果表明,算法FStreamT与算法StreamT相比具有较高的效率,是有效可行的.     

Pushing Multiple Convertible Constrains into Frequent Itemsets Mining

Constraint pushing techniques have been developed for mining frequent patterns and association rules. How ever, multiple constraints cannot be handled with existing techniques in frequent pattern mining. In this paper, a new algorithm MCFMC （mining complete set of frequent itemsets with multiple constraints） is introduced. The algorithm takes advantage of the fact that a convertible constraint can be pushed into mining algorithm to reduce mining research spaces. By using a sample database, the algorithm develops techniques which select an optimal method based on a sample database to convert multiple constraints into multiple convert ible constraints, disjoined by conjunction and/or, and then partition these constraints into two parts. One part is pushed deep inside the mining process to reduce the research spaces for frequent itemsets, the other part that cannot be pushed in algorithm is used to filter the complete set of frequent itemsets and get the final result. Results from our detailed experi ment show the feasibility and effectiveness of the algorithm.     

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．