宽度优先的频繁子图高效挖掘新算法

频繁子图已成为数据挖掘领域研究的热点之一。在经典的Apriori算法的基础上,提出了一种图挖掘的新算法Apriori-Graph。首先给出了一种新的、用于计算图的邻接矩阵规范编码的结点排序策略,大大降低了求图规范编码的复杂度,并可加速子图规范编码序列匹配的速度。其次,对候选子图的生成进行了规范。最后,针对频繁性检验这一瓶颈过程,给出了若干性质,从而较大地降低了候选子图频繁性判断的代价。实验结果表明,Apriori-Graph算法具有较高的挖掘效率。     

在线挖掘数据流滑动窗口中最大频繁项集

相对于频繁项集,最大频繁项集的数目较少,挖掘最大频繁项集的算法具有较高的时空效率.提出了一种新的基于文法顺序FP-Tree的最大频繁项集单遍挖掘算法FPMFI-DS.该算法采用了一种混合搜索空间项顺序策略,并利用我们所提出的一种新的剪枝技术-"子集等价剪枝技术",有效缩小搜索空间的大小.基于该算法,提出了一种能够在线更新挖掘数据流滑动窗口中最大频繁项集的算法FPMFI-DS+.FPMFI-DS+算法能够在任意时刻都维护数据流当前窗口中的最大频繁项集.仿真实验表明,FPMFI-DS算法的效率接近于多遍挖掘算法FPMax*,并具有良好的可扩展性,FPMFI-DS+算法更新挖掘速度快.     

基于项目集格及位图索引的频繁项目集发现算法

以格论及位图索引技术为基础给出了一个新的频繁项目集发现算法.1)该算法利用有向图进行一次性数据预处理,在预处理过程中将数据库预先存贮为每个结点都用一个域来记录其支持度的项目集格,从而把复杂的频繁项目集的发现问题转化为图搜索问题,提高了频繁项目集发现过程的效率.2) 支持度计算是关联规则发现中I/O及计算开销都非常大,算法引入了位图索引技术,提高了项目集支持度的计算速度.存储完整位图需要较大空间,针对该问题算法对位图进行了分块管理并对其进行了有效的编码压缩;不仅可以有效地对原始位图进行有效压缩,另外也可以在较大程度上提高支持度的计算效率.最后,对算法进行了计算实验与分析.     

基于FP-tree和支持度数组的最大频繁项集挖掘算法

提出了一个基于频繁模式树即FP-tree和支持度数组相结合的最大频繁项集挖掘算法,首先建立FP-tree,同时建立支持度数组,然后在此基础上建立最大频繁项集树MAXFP-tree,MAXFP-tree中包含了所有最大频繁项集,缩小了搜索空间,提高了算法的效率。算法分析和实验表明,该算法对稠密型数据集和稀疏型数据集均适用,并且特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

建立频繁项目集向量的极大频繁项目集挖掘

在分析和研究诸多经典关联规则挖掘算法或最大频繁项目集挖掘算法的基础上,提出了一种新的极大频繁项目集挖掘算法BOFPV_MMFIA算法.该算法引入频繁项目集向量FP-V,将极大频繁项目集的挖掘过程转化为频繁项目集向量FP-V的与运算过程.算法只需扫描数据库一次,克服了Apriori及其相关算法产生大量候选集和需多次扫描数据库的缺点.又不同于BOM算法,挖掘频繁k_项目集时,需要进行 次k个向量的与运算.因此,BOFPV_MMFIA算法的效率明显高于Apriori、DMFIA及BOM算法.     

基于邻接网络的序列规则挖掘算法

给出一个新的序列规则挖掘算法，该算法在挖掘规则以前将数据库预先存贮为序列邻接网络，在序列邻接网络中每个项目集顶点都有一个域来记录它的支持度，算法把频繁序列规则的发现问题转化为网络中的顶点搜索问题，大大提高了搜索过程的效率，为了有效地解决网络生成过程中的序列支持计算问题，采用了一种纵向的数据库表示格式。     

一种融合邻域搜索的多策略差分进化算法

设计多策略差分进化算法的难点在于选择何种变异策略以及如何分配这些策略。提出一种融合邻域搜索的多策略差分进化算法,根据个体适应度值将种群分为3 个子种群,每个子种群分别采用不同的变异策略和参数值,使得各子种群的搜索能力可互补,有助于平衡整个种群的勘探和开采能力。同时,对适应度值最好的子种群采用邻域搜索操作,充分挖掘优质个体可能包含的有益信息用于指导搜索。在34 个测试函数上实验,与包含7 种差分进化算法在内的12 种进化算法进行对比,结果表明该算法在大多数函数上取得了更好性能。     

一种基于树的频繁模式挖掘算法

提出了一种基于树的频繁模式挖掘算法TBA-FP。它以树表示法压缩数据库所含模式信息，将挖掘问题转化为按深度优先策略构造频繁模式树，并引入了虚拟裁剪等优化技术。实验表明，TBA-FP挖掘“长”模式的时间效率与空间可伸缩性远远优于经典算法Apriori.     

基于不变矩的景象匹配辅助导航快速匹配算法

针对景象匹配过程中矩特征计算量大、耗费时间长的问题,在搜索匹配前,首先通过小波变换压缩图像以减少搜索空间。在此基础上,为了减少每个待匹配位置相似性测度的计算量,利用矩特征的求解特点及匹配过程中相邻子图间的关系,通过设置多个和表简化各子图矩特征的计算。综合这两种加速策略,提出了一种快速的不变矩匹配算法,该算法极大地降低了匹配过程的计算代价。实验结果表明,所提算法与仅使用小波变换的方法相比,在保证匹配精度的同时,进一步减少了匹配耗时。     

在线挖掘数据流滑动窗口中频繁闭项集

在线挖掘滑动窗口中的频繁闭项集是一类重要的数据流挖掘问题.提出了一种新的频繁闭项集挖掘算法FPCFI-DS.该算法能够在有限的存储空间中高速挖掘数据流滑动窗口中的频繁闭项集,并且能够在任意时刻维护当前窗口中精确的频繁闭项集.对于第一个窗口中的数据,FPCFI-DS算法采用单遍过程FPCFI进行挖掘,挖掘结果被保存于一棵全局闭项集树GCT中.当窗口向前滑动时,FPCFI-DS算法采用更新挖掘方式快速挖掘出当前窗口中的频繁闭项集.实验结果表明,FPCFI-DS算法的空间效率和时间效率都显著优于同类经典算法Moment.     

基于兴趣度的数据流频繁模式散列挖掘算法

频繁模式挖掘是很多数据流挖掘工作的基础.现有算法虽然能够有效的在数据流中挖掘近似的频繁模式, 但是由于数据流数据的不确定性、连续性以及海量性, 始终不能有效的将算法的时间效率和空间效率控制在一个可以接受的范围内. 本文通过使用散列表作为概要数据的存储结构, 并引入关联规则兴趣度的概念, 提出了数据流频繁模式挖掘算法MIFS-HT(mining interesting frequent itemsets with hash table), 不仅有效降低现有算法的时空复杂度, 同时提高了算法的应用价值. 最后, 实验结果表明: MIFS-HT是一种高效的数据流频繁模式挖掘算法, 其性能优于FP-Stream、Lossy Counting等算法, 并且挖掘结果更具有现实意义.     

基于包含索引的频繁闭序列模式挖掘的新算法

频繁闭序列模式惟一确定全体频繁序列模式,且规模小得多.传统的闭序列模式挖掘算法对每个频繁项目都进行扩展,往往会产生大量的非闭合序列.为解决这一问题,提出了一种新的基于包含索引的频繁闭序列模式挖掘算法,其主要思想是只对闭项集进行扩展,大大减少了非闭合序列的产生.首先,论证了闭序列模式只能由闭项集组成;其次,说明了如何利用包含索引来快速发现闭项集;最后,给出了一种深度优先的挖掘频繁闭序列模式的新算法.实验结果表明,该算法具有较高的效率.     

基于ICW-RCM的辐射源组合威胁评估

针对传统辐射源威胁评估方法难以直观地给出目标威胁程度以及在实时性、复杂性上的不足,在雷达图法(radar chart method, RCM)的基础上,提出基于改进组合赋权(improved combination weighting, ICW)-RCM的辐射源组合威胁评估算法。组合威胁评估将辐射源威胁等级粗排序和精细排序相结合,根据雷达指标计算雷达工作模式,对辐射源威胁等级进行粗排序,并降低威胁程度低的辐射源任务优先级;基于ICW-RCM,对相同雷达工作模式的辐射源精细化排序,并结合粗排序结果,得到最终的辐射源威胁评估结果。实验仿真与分析表明,该算法具有较好的正确性与有效性,与传统组合赋权雷达图法相比算法复杂度较低、实时性较高、结果更加形象直观。     

Efficient Algorithm Based on Itemset-lattice and Bitmap Index for Finding Frequent Itemsets

Finding frequent itemsets is the key problem in association rules mining. A new algorithm based on the lattice theory and bitmap index for mining frequent itemsets is proposed. The algorithm converts the original transaction database to an itemset-lattice in the pre-processing, where each itemset vertex has a label to save its support, and the complicated task of mining frequent itemsets in the database is thus changed to the simpler one that searches vertexes in the lattice. The efficiency of the mining process is enhanced greatly. Since the support counting in the association rules mining incurs a high cost regarding the I/O, a bitmap index technique is used to speed up the counting process. To address the issue that the intact bitmap usually needs a big memory space for storage, the bit vector is partitioned into blocks, which can be encoded as a symbol. This makes the original bitmap more compact in storage and improve the support counting efficiency as well. Finally, experimental and analytical results are presented.     

一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法

面向多个相关数据流的挖掘算法研究尚处于起步阶段。作为多数据流挖掘算法的基础,模式频度更新算法仍然存在计数不准确、性能较低等问题,难以以此构造有效的挖掘算法。通过引入多关系挖掘概念以及目标关系定义,进而限定计数对象,提出了一种基于滑动窗口的多关系模式频度更新算法MRPFU。该算法监视各数据流窗口的更新情况,采用计数传播策略,减少了时间与空间复杂度。理论分析及实验结果证明了所提算法的有效性且具有较高性能。     

在线挖掘数据流混合窗口中闭频繁项集

在数据流挖掘中,界标窗体考虑了历史模式对当前挖掘的影响,但没考虑到随时间的推移模式衰减的问题。滑动窗口能记录最新、最有用的模式,但窗口的最佳大小无法准确确定。针对一些仿真系统中具有数据流特点的数据,提出了一种挖掘混合窗口中闭频繁项集的方法T-Moment。该方法能在单遍扫描数据流的条件下完整地记录模式信息。同时,T-Moment提出的减枝方法能很好地降低滑动窗口树F-tree的空间复杂度与闭频繁模式树T-tree的维护代价。此外,该方法提出的时间衰减机制能区分历史和最新模式。大量仿真实验结果表明,T-Moment有很好的效率和准确性。

Abstract：

In data mining,boundary window considers the influence of history pattern to the current mining result,but do not think over mode decaying as time passed. Sliding window can record the latest and most useful patterns,but the best size can not be accurately determined. To aim at data with the characteristics of data flow in some simulation systems,a method for mining the closed frequent patterns in the mixed window of data stream was proposed. The pattern of data stream could be completely recorded by scanning the stream only once. And the pruning method of T-Moment could reduce the space complexity of sliding window tree and the maintenance cost of the closed frequent patterns tree. To differentiate the historical and the latest patterns,a time decaying model was applied. The experimental results show that the algorithm has good efficiency and accuracy.     

一个中国科学家合作网的实证分析

研究了由<科学通报>过去20年间发表文章的作者所构建的科学家合作网络.按照统计学方法和基于复杂网络理论的实证分析表明,科学家产量满足幂律分布,而合作规模分布则是指数衰减的.合作网中存在一个明显的最大连通子图,该子图具有高聚类和小世界特性,并呈现社团结构和等级结构.网络的度分布介于指数与幂律之间,近似服从对数正态分布,社团规模分布亦显示出长尾特性.此外,还应用3种不同的指标研究了Hub节点的影响力.