数据流时间窗口中闭频繁项集的在线挖掘

在数据流闭频繁项集挖掘过程中,常忽略历史模式对挖掘结果的影响,并采用一种结构来标记闭频繁项集的类型,导致算法的效率不高.为此提出一种挖掘数据流时间窗口中闭频繁项集的方法NEWT-moment.该方法能在单遍扫描数据流事务的条件下完整地记录模式信息.同时,NEWT-moment提出的剪枝方法能很好地降低滑动窗口树F-tr...     

树形频繁模式的挖掘及可视化技术研究

频繁项集的挖掘不仅仅是关联规则挖掘的基础,而且在序列模式、聚类、多维模式等数据挖掘任务中扮演重要角色.本文在给出一个基于数据垂直分布的频繁项集挖掘算法HBMFP的基础上,论述了利用MFC中的树视图控件(CTreeCtrl)将频繁项集树形可视化,并讨论了基于该频繁模式树的3种约束频繁项集查询的方法.     

一种基于预裁剪的不确定数据流频繁项集挖掘算法

随着交通、网络流量监控等应用的涌现,不确定数据流频繁项集挖掘成为近年来的研究热点。通常在不确定数据流中,频繁项集所占的比例较小,导致挖掘中无效操作较多。基于这种情况,提出了一种基于预裁剪的不确定数据流频繁项集挖掘算法Prep-UF-Streaming;该算法,不仅能裁剪掉大部分非频繁项集,提高了算法的平均运行时间;而且能够检测到非频繁项集成为频繁项集的可能性,尽量不丢失频繁项集,从而尽可能地提高算法的性能。     

基于免疫算法的频繁项集挖掘

设计了一种不同于传统关联规则挖掘算法(如Apriori算法等)频繁项集产生算法.该算法借鉴一般免疫算法思想,并从新的角度来看频繁项集的定义,避免了传统算法中存在的"项集生成瓶颈"问题.通过对mushroom数据的频繁项集挖掘的实验,与传统方法进行了比较,其结果表明,基于免疫算法的频繁项集挖掘算法在大数据集、低支持度情况下平均挖掘时间短.     

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。     

挖掘不确定数据的最大频繁项集

针对不确定数据频繁项集挖掘效率低和准确度不高的问题,提出了一种基于改进的频繁模式树(FPtree)和遗传算法(GA)挖掘不确定数据概率频繁项集的方法,即UFPGA(基于频繁模式树和遗传的挖掘算法).该算法根据不确定数据的构成特征,改进频繁模式树方法挖掘不确定数据频繁项集,采用缩小变异空间和增加育种算子的遗传算法搜索最大频繁项集,收缩了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该方法在时间复杂度方面有很好的优越性,对大规模的不确定数据挖掘提供了一种有效的技术手段.     

数据流频繁闭项集挖掘研究

频繁项集挖掘是关联规则挖掘算法的核心,数据流的实时、无限及不可逆性给传统数据挖掘方法带来很大挑战.频繁闭项集挖掘为频繁项集挖掘提供了完整且低冗余的结果,是近年来数据流频繁项集挖掘研究的热点之一.介绍了数据流频繁闭项集挖掘的相关概念,并从搜索空间的遍历策略、误差结果控制方式等方面对数据流频繁闭项集挖掘算法进行了分析比较.     

概率频繁模式挖掘之U-apriori算法研究

不确定性数据的频繁项集挖掘的算法—U-apriori算法采用逐层迭代搜索方法,使用候选项集来找频繁项集.分析了U-apriori算法的流程和实现过程,并通过实验对比得出U-apriori算法花费较少时间和空间的优点,最后针对该算法的缺点提出了改进思路.结果表明:U-apriori算法是最佳概率频繁模式挖掘方法之一.     

基于FP-tree的最大频繁项集挖掘算法

现有的最大频繁项集挖掘算法在支持度阈值较大情况下已达到较高性能,但在支持度阈值较小时,由于候选项集的快速增长,其性能往往不理想。文章提出了一种基于频繁模式树(FP-tree)存储结构的最大频繁项集挖掘算法——DMFIF算法,将FP-tree各分枝作为初始候选项集,并按维数和支持度递减排序,结合子集剪枝策略,自顶向下搜索挖掘最大频繁项集。实验结果表明,该算法在低支持度阈值下稠密数据集中挖掘长模式具有较好性能。     

关联规则挖掘算法研究

本文论述了关联规则的基本概念、分类、基于频繁项集思想的关联规则挖掘算法——Apriofi算法，以及在基础上对Apfiofi算法的各种改进算法。然后对基于非频繁项集的各种关联规则挖掘算法，多维多层次挖掘算法思想进行了讨论。最后指出了关联规则挖掘的未来研究方向。     

滑动窗口下数据流完全加权最大频繁项集挖掘

针对当前关于数据流加权最大频繁项集WMFI(weighted maximal frequent itemsets)的研究无法有效地处理频繁阈值和加权频繁阈值不一致情况下WMFI的挖掘问题,提出了完全加权最大频繁项集FWM FI(full w eighted maximal frequent itemsets)的概念.为了减少naive算法在处理滑动窗口下完全加权最大频繁项集挖掘时存在的冗余运算,提出了FWMFI-SW(FWMFI mining based on sliding window over data stream)算法.所提出的算法通过基于频繁约束条件的优化策略减少了naive算法中M ax W优化策略的无效调用次数;采用编辑距离比率作为WMFP-SW-tree的重构判别函数,可以有效减少该树的重构次数.实验结果表明FWMFI-SW算法是有效的,且比naive算法更有时间优势.     

一种采用函数迭代运算的数据流挖掘方法

针对数据流的特点,提出利用函数迭代运算的方法来提取数据流中的频繁项集的挖掘方法.整个挖掘过程只需扫描数据流一次,不产生频繁候选集.算法的时间复杂度是比较低的.实验仿真结果也验证了该挖掘方法是有效的和可行的.     

用于挖掘TCM-FP树中维间最大频繁项集的算法

为了提高数据挖掘算法在中医药数据处理中的效率,提出了采用TCMA算法挖掘TCM-FP树中的维间最大频繁项集。根据中医药数据的特点及药组挖掘的需求,在FP-growth算法的基础上,提出了TCM-FP树及其建树算法和挖掘算法TCMA,在TCM-FP树中采用优化搜索策略挖掘维间最大频繁项集,与FP-growth算法挖掘所有频繁项集比,大大缩短了时间。优化搜索算法切合中药TCM规则挖掘的实际意义,比FP-growth算法挖掘有更高的运行效率。     

数据流挖掘算法在网络安全中的应用研究

入侵检测技术是网络安全中的核心技术,把数据流中频繁项集的挖掘应用于入侵检测系统中正常和异常数据分析已是当前网络安全中的一个重要发展方向.流入网络流中的数据高速并且无限到达,所以利用传统多遍扫描数据库的挖掘技术来构建入侵检测模型已受到局限.针对频繁模式多维的特点,提出了一种新型数据结构SW.Tree,并给出了一种高效的挖掘网络访问数据流的挖掘算法,把这种算法应用于网络入侵检测模型中频繁模式的挖掘,取得了较好的成效.     

分布式全局最大频繁项集更新挖掘算法

提出了针对数据水平分布的分布式数据集下的全局最大频繁项集更新挖掘算法（UDMFI）,用于解决当最小支持度阈值发生变化时全局最大频繁项集的更新挖掘问题.通过提出的带项目头表的频繁模式树（HFP-Tree）来存储数据,然后根据最小支持度阈值变小时,原最大频繁项集的集合中的元素一定是新最大频繁项集的集合中某些元素的子集的特性,以及最小支持度阈值变大时,原最大频繁项集中的一些最大频繁项集将可能不再是新最大频繁项集的集合中的最大频繁项集的特性,充分利用已挖掘的结果,从而减少挖掘过程中的费用.实验结果表明该算法具有较好的效率.     

游戏访问模式挖掘的研究与应用

针对数据挖掘在网络游戏中的应用,提出了游戏访问模式挖掘的概念,并给出一种适用于挖掘游戏访问模式的Apriori_Trie_GAPM算法.该算法基于Apriori算法思想,采用Trie树生成并存储频繁项集,在支持度计算中结合了游戏使用时间.     

基于滑动窗口的数据流中近期频繁项挖掘

提出了一种在单独数据流中挖掘近期频繁项的算法MRFI。该算法采用基于对时间敏感的滑动窗口的模式,保证了挖掘结果的时效性,并利用循环队列和二叉排序树实现了简单高效的数据存储和处理,该方法是一种近似算法,它可以消除历史数据对挖掘结果的影响。实验采用IBM数据发生器产生合成数据,证明了该算法的有效性。     

基于云计算的最大频繁项集挖掘算法

针对目前海量数据挖掘过程中存在着频繁项集挖掘效率低、冗余项集繁多的问题,提出了改进的频繁模式树和遗传算法(FPGA),该算法鉴于异构数据的差异性特征,采用改进的频繁模式树和基于MapReduce的并行遗传算法搜索最大频繁项集,缩小了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该算法在时间复杂度方面有了很大提高,与传统的FP_Growth算法相比,具有更好的加速比以及更高的执行效率.     

基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法

针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.