基因表达数据的频繁模式挖掘算法

使用关联规则的方法来挖掘基因表达数据,在研究分析经典关联规则挖掘算法优缺点的基础上,立足于基因表达数据所呈现的新特征,提出一种基于BSC_tree的分段与运算基因表达数据频繁模式挖掘新算法BSC-AND.实验结果表明,与FP-growth和FIS算法相比,所提出的算法具有更低的时间复杂性.     

基于DSCFCI_tree的带项目约束的数据流频繁闭合模式挖掘算法

根据数据流的特点,提出了一种挖掘约束频繁闭合项集的算法,该算法将数据流分段,用DSCFCI_tree动态存储潜在约束频繁闭合项集,对每一批到来的数据流,首先建立局部DSCFCI_tree,进而对全局DSCFCI_tree进行有效更新并剪枝,从而有效地挖掘整个数据流中的约束频繁闭合模式.实验表明,该算法具有很好的时间和空间效率.     

面向移动时空轨迹数据的频繁闭合模式挖掘

移动泛在感知设备的广泛普及为移动轨迹数据的大规模采集、存储与分析开拓了广阔的空间。通过对用户的移动轨迹数据进行分析挖掘,发现其中所蕴含的有价值的行为模式与特征,对于基于位置的服务(Location-based Service,LBS),城市交通管理,精准广告营销等领域均具有重要的价值。文中针对移动轨迹频繁模式规模过大、信息冗余问题定义了频繁闭合移动轨迹模式,以经典闭合序列模式挖掘算法为基础提出了适应于移动轨迹数据的频繁闭合模式Close Traj算法,分别通过对仿真数据与真实数据的实验测试,结果显示文中所提出的Close Traj算法对于频繁闭合移动轨迹模式挖掘问题具有较强的适用性,同时在运行效率方面具有显著优势。     

一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式算法

为了克服传统高维数据挖掘频繁闭合模式算法迭代产生子表,引起算法执行时间长和存储开销大等问题,提出了一种高效挖掘高维数据的频繁闭合模式的算法EMHCP. EMHCP算法采用一种新型结构位图表来压缩存储数据,在仅扫描数据库一次后,建立位图转换表.根据位图转换表来构建混合树结构,采用深度优先的方式和有效的剪枝策略高效挖掘出所有的闭合模式.从而有效地缩小了搜索空间,加快了处理速度.通过在生物数据库应用的实验结果表明, EMHCP算法比已有的CARPENTER和TD-close等算法更为有效.     

基于FP-tree挖掘密集型数据最大频繁模式算法

Fp-growth算法是当前挖掘频繁项目集算法中速度最快,应用最广,并且不需要候选集的一种挖掘关联规则的算法.但是,Fp-growth算法也存在着算法结构复杂和空间利用率低等缺点.在FP-tree结构的基础上提出了密集型数据最大频繁模式挖掘算法FP-DMax.算法FP-DMax只需要2次扫描数据库,在挖掘过程中不产生候选项集,大大提高了算法的时空效率.实验表明,算法FP-DMax在挖掘密集型数据最大频繁模式方面是高效的.     

基于优化的FP-Tree的频繁闭合项集挖掘算法

在经典的频繁闭合项集挖掘算法中,如Closet与Closet＋,当条件模式数据库很庞大时,频繁项集的数目将会急剧增长,算法的效率会逐步恶化,并且算法挖掘结果的有效性也随着大量冗余模式的产生而下降．本文首先针对传统的FP-tree的算法,给出了一种改进的FP—tree算法,然后在新算法的基础上,提出新的频繁闭合项集挖掘算法,该算法只需把FP-Tree中所有由叶子结点到根结点的路径遍历一遍,就可以得到各项的所有子条件模式基,避免了传统FP-tree算法在同一条路径上向前回溯比较的繁琐．实验表明优化后的算法避免了资源的耗费,减少了频繁闭合项集挖掘的运算开销,大大提高了数据挖掘的效率．     

利用FP-树挖掘有约束的频繁模式

探索有约束限制的频繁模式的挖掘问题,目的是要建立一个基本框架,通过构造一种新的数据结构--约束树,解决了确定一个项集的最小约束值的关键问题.在此基础上进一步提出了一种有约束限制的模式增长算法,并进行了初步的实验验证.实验结果表明,新的算法比以前类似算法在性能上有显著提高.     

一种基于频繁模式的关联规则改进算法

分析了基于频繁模式的关联规则算法Fptree,给出了一种基于二进制表示的改进算法,详细介绍了该算法的主要思想,算法实现方案.并通过实例比较了两种算法,证明新算法提高了挖掘规则的效率.     

基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法

构建精确而有效的分类器是数据挖掘和机器学习中的一个重要任务．提出了一种基于频繁模式树的关联分类规则挖掘算法,该算法同时考虑所有属性,并对现有关联分类规则挖掘算法中内存要求高、类别属性处理难、I／O访问次数多等问题提出了相应的解决方案．试验结果表明,该方法可以取得比同样基于关联规则的分类算法CMAR更高的执行效率以及基于规则的决策树分类算法C4．5更好的分类效果．     

数据挖掘中频繁项集挖掘算法的改进

Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法,一直是数据挖掘领域的研究热点。传统的Apriori算法由于产生过多的无用的候选项集以及需要多次扫描数据库导致在一定程度上限制了算法的效率。本文针对这一问题,提出一种新的RF－Apriori算法。该算法首先对数据进行二元处理;然后利用项集的反单调性减少候选项集的产生,从而提高算法效率。实验结果表明,RF －Apriori算法效率明显优于Apriori算法。     

快速挖掘频繁模糊项集

针对模糊频繁集的挖掘问题,提出一种有效的算法FMF.该算法采用FFP-树结构,将与模糊项目相关的事务的序号保存在树结点中.算法通过直接找到所有包含模糊项集的全部事务来计算该项集的支持度,不必扫描整个数据库,提高了模糊频繁项集挖掘的速度.     

基于集合运算的频繁集挖掘优化算法

挖掘关联规则是数据挖掘中一个重要的课题,产生频繁项目集是其中的一个关键步骤。 提出了一种基于集合运算的频繁项目集挖掘算法,并将该算法与经典算法Apriori进行比较。该算法只需要对数据库扫描一遍。实验表明该算法的效率较好。     

A Novel Incremental Mining Algorithm of Frequent Patterns for Web Usage Mining

Because data warehouse is frequently changing, incremental data leads to old knowledge which is mined formerly unavailable. In order to maintain the discovered knowledge and patterns dynamically, this study presents a novel algorithm updating for global frequent patterns-IPARUC. A rapid clustering method is introduced to divide database into n parts in IPARUC firstly, where the data are similar in the same part. Then, the nodes in the tree are adjusted dynamically in inserting process by ＂pruning and laying back＂ to keep the frequency descending order so that they can be shared to approaching optimization. Finally local frequent itemsets mined from each local dataset are merged into global frequent itemsets. The results of experimental study are very encouraging. It is obvious from experiment that IPARUC is more effective and efficient than other two contrastive methods. Furthermore, there is significant application potential to a prototype of Web log Analyzer in web usage mining that can help us to discover useful knowledge effectively, even help managers making decision.     

快速挖掘最大频繁项目集的新算法

针对关联规则下最大频繁项目集的特性,提出了一种快速挖掘最大频繁项目集的新算法MMFI(miningmaximumfrequentitemsets)。该算法摆脱了传统的经典算法Apriori及其变种情况下的自底向上的搜索策略,利用集合枚举树(set enumerationtree)的变形结构采取了自顶向下的新的搜索方式,并通过其独特的启发式判断策略、候选项目集的生成策略等,大大减少侯选项目集的生成,从而降低了CPU搜索时间,提高了挖掘效率。     

频繁序列模式更新算法

在分析了频繁序列模式更新算法关键技术的基础上,提出了一种快速的增量式更新频繁序列模式挖掘算法FUFSPA,该算法将充分利用先前挖掘过程中所产生的信息来减少本次挖掘过程中的时闻开销．另外,针对频繁序列模式挖掘中支持数计算的复杂性,提出了一种基于二进制形式的支持数计算方法,该方法只需进行一些“或”逻辑运算操作,将该方法用于序列模式挖掘中支持度（数）的计算,可以进一步提高算法的执行效率．实验结果表明算法FUFSPA是可行和有效的．     

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。     

关联规则维护方法的研究

频繁项目集是满足最小支持度和最小置信度下的一个项目集合,但随着最小支持度的不同,就会产生不同的频繁项目集,而频繁项目集的发现又是一个高花费的过程.该文提出一个新的维护算法,用来解决关联规则的更新维护问题.