事件序列中频繁并行情节的增量式发现算法

研究事件序列中频繁情节的发现问题,提出了在事件序列中发现频繁并行情节的增量式算法。如果在事件序列中发现了频繁情节及其出现频率,就可以生成描述或预测该序列行为的情节规则。     

基于前缀共享树的频繁情节挖掘算法

经典的频繁情节挖掘算法NONEPI及其改进算法NONEPI+存在时空复杂度高、"重复计算"等问题,基于最小且非重叠发生的支持度定义,提出一个基于前缀共享树的频繁情节挖掘算法PST_NONEPI,该算法采用深度优先搜索策略,将发现的频繁情节压缩到前缀共享树中,通过动态维护前缀共享树来发现所有的频繁情节。该算法只需扫描事件序列一次,大大提高了频繁情节挖掘的效率。实验证明,PST_NONEPI算法能有效地挖掘频繁情节。     

发现频繁情节的改进算法

在事件序列的数据挖掘中,一个重要的步骤就是发现频繁情节,一旦发现频繁情节就能导出描述该序列行为的情节规则．基于逐级(level-wise)搜索算法WINEPI,提出了一种发现频繁情节的改进算法．该算法通过一个新的引理,帮助进一步确定下一级中感兴趣的情节组合,从而获得了较高质量的候选集,缩短了执行时间,对实际数据和仿真数据的实验结果表明,本算法是有效的。     

基于广义序列方法的科学平台用户浏览方式挖掘

为了分析网络用户的浏览行为特征,实现科学平台的网络个性化服务,用广义频繁子序列挖掘算法,该算法挖掘Web服务器日志中的用户浏览路径,设计科学平台用户的浏览模式,为用户提供主动式信息服务.经过对日志文件的预处理,得到用户会话文件,然后采用广义频繁子序列挖掘算法对用户浏览模式进行识别.实际应用表明,这种广义频繁子序列识别方法能够有效地发现用户的兴趣所在,从而更好地为用户在线浏览提供帮助.     

IDSG:一种新的频繁序列挖掘算法

在研究已有算法的基础上提出了一种频繁序列挖掘算法IDSG.该算法通过在频繁项(而不是频繁项集,即无需先求出所有频繁项集)间建立关联图,并在垂直数据库表达的基础上,借助简单的时态连接得到频繁序列完全集.整个过程只需扫描原始数据库两遍,有效减少磁盘I/O.另外,优化策略的正确运用,有助于减少候选序列的个数.分析及实验表明,较之同类算法,算法IDSG在效率上有了明显提高.     

一种时序数据局部相关对象聚类算法

针对高维时序数据中局部相关模式的聚类问题,建立了一种基于相关子模式的spCluster模型,讨论了该模型与平均平方残值的关系.并以此模型为基础,提出了适用于时序数据的确定性双聚类算法sp-TSC,该算法首先利用spCluster模型将局部相关的数据对象符号化,然后将字符序列插入到泛化后缀树中,利用后缀树的性质避免了穷举局部相关子模式的各种组合,有效减小了搜索空间,从而可以在数据矩阵尺寸的线性时间内发现全部最大δ-spCluster.理论分析和实验表明,该算法是高效可行的.     

一种序列模式的概念及挖掘算法

介绍了一种时间序列模式的形式和概念,讨论了其相关的挖掘算法.将时间序列模式既用于具有时间关系的购买行为的分析,以揭示购买行为后面一种序列关系信息,又用于其他有时间关联的事件分析.挖掘算法由以下几部分构成建立频繁物品集,进行数据处理和转换,并生成候选子序列,通过验证后,得到长度为2,3,…的序列集合,从中选出独立最大序列即为所求.通过实例指出了该算法和传统的Aprioriall算法的不同之处.结果表明,这种序列模式在网络通信、气象分析等领域具有广阔的应用前景.     

频繁序列模式挖掘算法Apriori的分析及改进

本文对频繁序列模式挖掘算法Apriori的算法思想、步骤及缺点进行了详细的分析,并提出了改进的算法.     

基于最长频繁序列挖掘的恶意代码检测

基于动态API序列挖掘的恶意代码检测方法未考虑不同类别恶意代码之间的行为差别,导致代表恶意行为的恶意序列挖掘效果不佳,其恶意代码检测效率较低.本文引入面向目标的关联挖掘技术,提出一种最长频繁序列挖掘算法,挖掘最长频繁序列作为特征用于恶意代码检测.首先,该方法提取样本文件的动态API序列并进行预处理;然后,使用最长频繁序列挖掘算法挖掘多个类别的最长频繁序列集合;最后,使用挖掘的最长频繁序列集合构造词袋模型,根据该词袋模型将样本文件的动态API序列转化为向量,使用随机森林算法构造分类器检测恶意代码.本文采用阿里云提供的数据集进行实验,恶意代码检测的准确率和AUC(Area Under Curve)值分别达到了95.6%和0.99,结果表明,本文所提出的方法能有效地检测恶意代码.     

基于后缀树思想构造Web生物数据搜索的数据模型

针对Web上的公共生物学数据资源,提出一种适合于在线搜索生物学数据的数据模型.该模型基于后缀树思想,通过建立生物体的DNA、RNA、蛋白质序列数据的后缀树结构,并将之转化为更加空间有效的后缀数组,然后搜索数组以找到查询序列的近似匹配.结果表明,这种数据模型比常规的线性搜索模型在时间和空间开销上更加高效.     

An efficient algorithm to generate candidates in discovering frequent episodes

0 IntroductionData mining is widely used in many research fieldssuch as decision supporting systems[1], bio-informationanalysis[2]and knowledge engineering[3-5]. Most data col-lected from scientific experiments or telecommunicationnetworks have inherent sequential nature inthemand canthus be abstractly viewed as a sequence of events . Onebasic problemin miningsuchevent sequencesis discoveryof recurrent combinations of events , which are calledepisodes. Once frequent episodes are discovered,rul…     

快速更新最小频繁概念格

更新挖掘最大频繁项目集是研究动态数据库挖掘的重要方面;文章在量化概念格的基础上,引进最小频繁概念格的概念,提出了一种快速的更新挖掘最大频繁项目集的算法,该算法能够在原有挖掘结果的基础上,快速有效地挖掘出更新后的数据库中隐含的新最大频繁项目集.     

入侵检测中攻击模式的挖掘

数据挖掘方法可以处理庞大的日志审计数据，并更快地提取入侵模式．提取网络入侵模式所用的2个核心算法是关联规则算法和序列规则算法．它们被用于提取每个连接记录内部和记录间的特征模式．在原算法的基础上，采用向量标识频集的方法，使其较好地达到时间和空间的平衡．     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

基于广义离散事件动态系统的多路口智能交通流量控制

在传统意义上的离散事件动态系统中事件定义的基础上,提出了广义离散事件动态系统的思想.通过对事件属性划分的动态调节,使事件的辨识条理化.对公路交通中的多路口流量建模,并进行了分析.基于广义离散事件动态系统的调度思想,利用人工代谢算法对交通流量进行了控制分析.分析结果表明:广义离散事件动态系统能对系统的状态进行进一步的细化.人工代谢算法与该系统相配合,通过代谢算子的调节能较快地实现整个系统负荷均衡,能对流量的变化进行自适应调节.     

基于Apriori算法的加权关联规则的挖掘

关联规则挖掘主要用来发现数据库中存在的频繁项集.利用权值标识项目的重要程度,提出一种新的关联规则——加权关联规则的挖掘.由于项目权值的引入,Apriori性质不再成立,频繁项集的子集不再一定是频繁的.为此,提出k-最小支持数的概念,对原有Apriori算法进行改进.该算法能够挖掘出现频率小但是带来更大利润的项目,使得挖掘出的关联规则更加满足决策者的需求,也更加符合实际需要.