基于数据流的序列模式挖掘算法

为了实现对数据流的序列模式挖掘，提出了基于数据流的序列模式挖掘算法MFSDS-1和MFSDS-2，它们均通过调整入选度的大小来调整保存信息的粒度．算法MFSDS-2利用分层存储结构，不仅能更好地保存序列信息，而且可以通过与全局序列模式的对比得到当前活动的一些异常序列模式．实验结果表明，基于分层存储的算法MFSDS-2的效率比算法MSFDS-1高．     

基于比特向量组的数据流邻近序列模式挖掘算法研究

引入项的半垂直比特向量结构,提出挖掘数据流邻近序列模式的MCSP-TSW算法.通过改进比特向量组结构和引入两个剪枝策略,提出改进的MCSP-TSW-Imp算法来减少判断一个候选序列是否频繁的时间.实验表明,两种算法空间消耗相当,但MCSP-TSW-Imp算法比MCSP-TSW算法具有较高的时间效率.     

数据流中一种有效的当前频繁序列挖掘方法

给出了一种基于滑动窗口挖掘频繁序列算法。该算法给出了ε-近似序列集的定义,利用一种压缩的数据结构GSP-tree来存储和维护整个滑动窗口中各分区的近似序列集,并通过合并各分区的近似序列集来响应用户当前的查询请求。     

序列模式挖掘算法在生物序列的应用研究

生物序列相对于传统序列来说具有自己的特征。不同的序列模式挖掘算法应用到生物序列中有不同的特点和效率。本文分析目前比较流行的五种模式挖掘算法的运行过程，当应用到生物序列中时，分析了各个算法的性能，从而可以得出哪种算法更适应于不同类型的生物序列频繁模式挖掘。     

序列模式挖掘算法在生物序列的应用研究

生物序列相对于传统序列来说具有自己的特征。不同的序列模式挖掘算法应用到生物序列中有不同的特点和效率。本文分析目前比较流行的五种模式挖掘算法的运行过程,当应用到生物序列中时,分析了各个算法的性能,从而可以得出哪种算法更适应于不同类型的生物序列频繁模式挖掘。     

渐进式序列模式挖掘算法IMSP分析

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录频繁集各元素的Ctid表的基础上，有研究者提出一种渐进式序列模式挖掘算法IMSP，目的是支持度保持不变，而数据库变化不大时，如何利用前次的结果和中间结果，以加速本次挖掘过程。笔者深入分析了算法IMSP结构，指出该算法在时间复杂度，挖掘规则的完备性上的不足，同时也指出利用该算法所可能得到的错误结果。     

分布式多维数据流频繁模式挖掘算法设计

针对在对分布式、多维数据流频繁模式挖掘算法研究时,没有删除多维数据流中的非频繁项集,存在平均处理时间长的问题,提出分布式多维数据流频繁模式挖掘算法。该方法根据人工神经网络特点,建立了人工神经网络模型,并对多维数据流训练,以达到提升挖掘效率的目的;并基于训练结果构造数据流频繁模式信息树,即频繁模式树(FR-tree:Frequent Pattern tree)。由于FR-tree中存在较多过期的多维数据流,所以需要对FR-tree剪枝,并删除非频繁项集,从而加快频繁模式计算速度,并采用分布式挖掘算法对全局FR-tree挖掘,从中取得多维数据流的频繁项集完全集,实现分布式多维数据流频繁模式的挖掘。通过对该方法的平均处理时间测试,验证了该方法的实用性。     

序列模式的一种挖掘算法

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录数据库频繁集中各元素CtiD表的基础上,提出了序列模式挖掘的一种算法ISP。该算法考虑了项目集与序列之间的关系,利用时序连接法,采用不同的构造法,构造出相对应的候选集,从而计算出频繁集。由于算法ISP能够利用中间的挖掘结果,故提高了挖掘过程的效率。     

序列模式挖掘算法研究

对序列模式挖掘中的5种算法的执行过程和特点进行了研究,并对这几种算法的时间和空间执行效率进行了分析,指出这5种算法各自的使用范围,得出的结果对序列模式挖掘的应用具有一定的参考价值.     

基于数据流频繁模式挖掘的入侵检测模型

计算机网络入侵通常具有高频度特性,因此,识别是否正常访问,对数据流中重复元素的挖掘,给出频度指标,是一种重要的依据.提出一种基于数据流频繁模式的改进型AFP算法,该算法采用滑动窗口树技术,单遍扫描数据流及时捕获网络上的最新模式信息,并将该算法应用在入侵检测模型中正常数据和异常数据的在线挖掘.解决了有限存储和无限数据流的矛盾.实验结果表明,该模型有较高的报警率和较低的误报率.     

频繁序列模式挖掘算法

为解决从数据库中挖掘长模式和支持度较低时可能遇到计算复杂度较高的问题,提出一种新的算法--EFSPAN(Effective Frequent Sequential PAtterN mining algorithm).算法采用了深度优先挖掘策略,并将基于前缀序列格的深度优先遍历与两种高效的剪枝策略相结合.实验结果表明:新算法在模式较长和支持度较低时,能使搜索空间中60%以上的节点免被搜索;从而大大缩小了搜索空间,降低了序列模式挖掘算法的计算复杂度.     

基于SAT和BDD的频繁序列挖掘技术

【目的】研究模式挖掘领域中的频繁序列挖掘技术,由于序列模式挖掘存在指数级的搜索空间,且传统的SAT求解算法无法高效求解大规模数据集的缺点,因此研究符号表示和操作技术,用来避免冗余计算。【方法】提出基于SAT的频繁序列挖掘的符号OBDD算法,基于深度优先算法的思想,首先将频繁序列挖掘问题构建为SAT模型,其次对变量进行排序并将约束子句分类后分别描述为OBDD,利用OBDD的"与"操作得到满足SAT的所有频繁序列模式。【结果】实例结果表明,该方法准确可行。【结论】该方法能有效缩减搜索空间,提高求解效率。     

一种挖掘不确定性数据频繁项集的方法

该文探讨挖掘不确定性数据频繁项集,在Carson Kai-Sang Leung等人提出的一种基于树的UFPgrowth算法的基础上进行改进,提出新算法-UFP-growthT.实验表明,该算法可以有效地挖掘不确定性数据的频繁项集,且拥有高效性和伸缩性.改进后的算法在一定程度上减小了UFP-tree的大小,加快了挖掘过程...     

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.     

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.     

数据流挖掘技术

简要概述了数据流挖掘技术，探讨了数据流的特点．数据流的概念漂移现象，给数据流上的数据挖掘带来很大困难．由于计算机的内存有限，数据窗口技术只针对最近的数据，而最近的数据常常导致数据挖掘系统中的分类器过配，文中介绍了解决这一问题的方法，并讨论了数据流挖掘技术的应用．     

数据流挖掘技术

简要概述了数据流挖掘技术,探讨了数据流的特点.数据流的概念漂移现象,给数据流上的数据挖掘带来很大困难.由于计算机的内存有限,数据窗口技术只针对最近的数据,而最近的数据常常导致数据挖掘系统中的分类器过配,文中介绍了解决这一问题的方法,并讨论了数据流挖掘技术的应用.     

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.     

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.