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．     

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。     

一种基于频繁项挖掘的大量小文件动态合并算法

分析了当前社交网络中大量小文件数据特点,将访问日志与数据挖掘相结合,提出了一种基于频繁项挖掘的大量小文件动态合并算法.此算法实现小文件动态合并,解决了合并文件的一致性问题,从而预测用户下一步的访问,为预取小文件做引导,提高预取的命中率.针对预取和缓存的文件过多的特点,设计了一种新的含循环单链表的缓存置换算法优化缓存内容.通过实验证明,该算法大量小文件动态合并性能优于已有的算法.     

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.     

NB-MAFIA: 基于N-List的最长频繁项集挖掘算法

本文在深度优先搜索的框架上, 引入基于项集前缀树节点链表的项集表示方法N-List, 提出一个高效的最长频繁项集挖掘算法NB-MAFIA。N-List的高压缩率和高效的求交集方法可以实现项集支持度的快速计算, 同时采用对搜索空间的剪枝策略和超集检测策略来提高算法效率。在多个真实和仿真数据集上, 通过实验评估了NB-MAFIA和两个经典算法。实验结果表明NB-MAFIA在多数情况下优于其他算法, 尤其在真实和稠密数据集上优势更为明显。     

基于最频繁项提取和候选集剪枝的THIMFUP算法

针对FBCM(基于矩阵压缩FUP(fast update algorithm))算法在项集挖掘过程中存在频繁扫描原频繁项集库,并生成大量候选集的问题,提出一种通过提取数据库中最频繁项的方法,以降低对原频繁项集库的扫描次数;并通过候选集剪枝思想,减少算法整体运行过程中的候选集生成,以提高频繁项集的挖掘速度.实验结果表明,...     

基于不确定数据的频繁项查询算法

频繁项的查询是一项非常重要的技术,但在新兴的不确定数据领域却是一项新的研究课题.基于不确定数据,提出了一种新的频繁项定义,并提出了两条过滤规则,可以有效地减少检测数据的数量.最后提出高效的频繁项查询算法UFI,该算法通过找到概率求解中的递推规律,极大提高了单点检测效率.实验结果显示:提出的方法可以有效地减少候选集,降低...     

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。     

一种约束最大频繁项目集快速挖掘算法研究

发现约束最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.目前已有许多算法可用于发现约束频繁项目集,而对约束最大频繁项目集的挖掘研究工作却很少.因此,需要设计一种高效的算法来挖掘出约束最大频繁项目集.为此,笔者提出了一种快速的约束最大频繁项目集的挖掘算法,并举例说明了该算法的执行过程.     

基于点击流的频繁模式聚类算法研究

在用户访问网站点击流形成频繁序列的基础上,提出基于距离函数的聚类分析算法.首先对数据流分区做K均值聚类生成中间聚类结果,然后对这些均值参考点进行离线聚类,以获取用户访问模式.理论分析和实验表明,算法具有较好的聚类效果.     

半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘

为了提高半结构化文档数据流的挖掘效率,对原有挖掘算法StreamT进行了改进,提出了一种半结构化文档数据流的快速频繁模式挖掘算法--FStreamT.该算法针对利用集合存储候选频繁模式效率较低的缺点,采用枚举树存储候选频繁模式,可以有效地提高对候选频繁模式集合进行查找和更新的效率,同时利用频繁模式的单调性和枚举树的特点减小了维护负边界的搜索空间,从而提高了整个算法的效率.理论分析和实验结果表明,算法FStreamT与算法StreamT相比具有较高的效率,是有效可行的.     

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。     

一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘中基于FP-growth的算法需要扫描两次事务数据库,预先给定支持度,且不支持时间敏感型数据。本文提出了一种基于频繁模式有向无环图的数据流频繁模式挖掘算法,它根据事务到来的时间给每个事务一个序号,每个事务中的数据项在存储前按数据项的顺序进行调整,频繁模式有向无环图的构建遵循这个顺序并用序号来记录事务与数据项的包含关系,模式增长过程只需要增加有向边上的序号。通过逆向遍历带有相同序号的有向边,产生条件模式基,根据动态定义的阈值抽取条件模式基信息,一次扫描数据库得到频繁模式。实验结果表明,本文算法的执行效率优于FP-growth算法,且存储节点的数目明显减少。     

频繁项目集发现算法Apriori的研究

为了提高Apriori算法的效率,从减少数据库扫描次数的角度出发,提出了一种动态自适应的改进算法.通过比较,该改进算法有效地减少了数据库的扫描次数,明显地提高了Apriori算法的效率,当数据库中总项目数目较大时,该算法更为有效.     

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.     

数据流管理与挖掘研究

20世纪末,为适应网络监控、商业交易管理和分析等应用的要求,数据流技术应运而生;该文回顾了近年来国内外在该领域的研究进展,总结了数据流的特点、模型及其算法,对数据流管理和挖掘的关键技术进行了分析,并进一步提出了数据流技术研究的方向。     

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...     

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.     

基于频繁模式矩阵的改进挖掘算法研究

提出了对基于频繁模式矩阵Fp-array的挖掘的改进算法。首先对各项的投影矩阵预处理划分成若干同维矩阵,并根据同维矩阵的权值对剩余未搜索项进行预先判断,进而对搜索最大频繁项目集进行有效剪枝,减少了搜索范围。经过实验和算法分析,证明了改进算法具有明显的优越性。     

基于FP-tree频集模式的FP-Growth算法对关联规则挖掘的影响

通过对两个有代表性的算法Apriori和FP-Growth的剖析, 说明频集模式挖掘的过程 , 比较有候选项集产生和无候选项集产生算法的特点, 并给出FP-tree结构的构造方法以 及对挖掘关联规则的影响, 提出了对算法的改进方法.