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.     

最大频繁项集挖掘中搜索空间的剪枝策略

最大频繁项集挖掘可以广泛应用在多种重要的Web挖掘工作中.为了有效地削减搜索空间,提出了一种新的最大频繁项集挖掘中的搜索空间剪枝策略.这种策略基于深度优先遍历词典序子集枚举树,利用树中子节点与父节点扩展集中相同项的扩展支持度相等的特性,对搜索空间进行剪枝.应用该策略,对MAFIA算法进行改进优化.实验结果表明,该剪枝策略可以有效削减搜索空间,尤其在稀疏但包含长频繁项集的数据集上,搜索空间削减掉2/3,算法的时间效率比原MAFIA算法提高3～5倍.     

基于线性表的闭频繁项集挖掘算法

利用频繁模式表的线性表简单结构及闭频繁项集挖掘的优点,提出了一种闭频繁项集挖掘算法.模式签名向量间的合取操作以及向量计数操作为该算法的主要操作,实现从已生成的闭频繁项集生成集中抽取代表模式,降低了模式搜索空间,简化了生成闭频繁项集的过程,实验结果验证了该算法的有效性.     

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.     

关联规则挖掘技术在冠心病诊断中的应用

针对传统的关联规则算法挖掘效率低且产生的频繁项集庞大的缺陷,提出一种改进的基于直接频繁闭超项集理论的关联规则挖掘算法。该算法针对候选频繁闭项集具有快速检测闭合性和缩减查找范围的优势,有效地提高了挖掘效率。在冠心病诊断中的应用结果表明,该算法可有效地挖掘冠心病诊疗规则。     

基于图的四叉链表存储结构的最大频繁项集挖掘算法

虽然已有的最大频繁项集挖掘算法在结构和技术上已经做了很多改进,但还是存在挖掘速度慢、效率低的缺点,在此提出了图的四叉链表存储结构和基于该存储结构的最大频繁项集挖掘算法,该结构具有一次生成多次使用,不必耗用额外的存储空间等特点,基于该存储结构的最大频繁项集挖掘算法充分利用了该存储结构的特点以及频繁扩展集的性质,有效地减少了冗余候选集的生成,降低了串的冗余存储,将串集合间的比较转化为整型数组的比较,从而使得它比已有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘效率上有了明显的提高,最后通过实验证明了该算法较其他已有算法效率有了较大的提高．     

遗传优化模糊约束的频繁项集挖掘

研究频繁项集挖掘中的模糊约束问题. 讨论了模糊约束的定义和性质,并根据其性质对项集空间和事务空间进行剪枝,以提高挖掘效率. 使用遗传算法确定模糊集,挖掘最多的满足约束的频繁项集. 仿真结果证明了该方法的有效性.     

基于图的最大频繁项集的生成算法

挖掘频繁项集是数据挖掘的重要技术之一,目前已有很多经典算法,如：apriori算法,FP-tree等.挖掘频繁项集主要是寻找最大频繁项集,为了快速寻找最大频繁项集,通常采用削减候选项集、减少扫描数据库次数的方法和将自底向上与自顶向下的搜索方法结合起来（又称双向搜索）.双向搜索能有效地缩减搜索空间.本文把基于图的关联规则挖掘和双向搜索的思想结合起来产生最大频繁项集,提出了基于图的最大频繁项集生成算法.此算法用图将数据映射到一个向量上,通过一遍扫描数据库就可以构造整个频繁项集,结合双向搜索,能快速生成频繁项集,对产生较大长度的最大频繁项集也有较好的效果.文末,把基于图的关联规则挖掘算法和基于图的最大频繁项集算法进行了比较,分析出性能差别的原因.     

基于空间划分的频繁模式挖掘算法

对关联规则挖掘问题建立了完全格描述并给出了问题规模下限,提出了一种基于搜索空间划分的项集频度计算模型.在对FP-树进行改造的基础上提出基于划分思想的频繁项集挖掘算法UPM,算法的项集频度计算和非频繁项目裁剪都基于空间划分的思想.性能实验表明,与FP-Growth算法相比,UPM算法的时空效率有较大提高.     

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.