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。     

一种挖掘序列模式的增量式更新算法

讨论了当从序列数据库中删除某些信息时，序列模式的更新维护问题。提出了一种新的算法MA_D（Maintaining Algorithm while Deleting information）, 处理因数据库更新而引起的序列模式的维护问题。该算法充分利用在前次模式挖掘过程中得到的信息，降低了挖掘新的序列模式的开销。实验分析表明，该算法对于序列模式的维护是十分有效的。     

一种基于χ2测试的序列模式挖掘算法

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一.针对支持度置信度框架的GSP算法的产生的序列模式很多时候不是用户感兴趣的,有时甚至会产生误导这一问题,我们提出用统计学中的χ2测试来衡量序列模式的相关性.相关性使在项集上的计算是向上封闭的,这样就减少了我们在搜索相关和不相关的项集的边界过程中出现的问题.     

基于序列划分的压缩序列模式挖掘算法

研究了静态数据库当中挖掘压缩序列模式的问题,提出了一个压缩序列模式挖掘算法.该算法通过对闭序列模式全集进行划分处理,降低了序列的比对空间,并结合δ-dominant序列检测机制,有效的挖掘出了压缩序列模式集.实验表明,该算法具有较好的运行效率.     

NPLWAP:一种新的Web序列模式挖掘算法

Web序列模式挖掘是将数据挖掘技术应用于Web访问序列,通过对Web访问序列的模式挖掘可以发现用户与网站交互的频繁模式,利用这些模式可以建模并分析用户与网站交互的模型,进而预测未来的访问模式,这对于构建智能化Web站点和开展电子商务活动有非常重要的意义.介绍了传统的PLWAP(position coded preorder linked WAPtree)算法,并在此基础上提出了一种对PLWAP算法中Header table的新的构建方法的改进算法(NPLWAP).在NPL-WAP算法中Header table的构建过程中每一步都只基于当前处理的节点的后缀树集,且Header table并不存储所有的后缀树集节点,而是只存储后缀树集根节点,从而减少挖掘过程的相关判断.通过对真实数据的实验对比可以看出NPLWAP算法在运行时间上比传统的PLWAP算法有了很大的改进.     

DMGSP:一种快速分布式全局序列模式挖掘算法

为了解决分布式环境下挖掘全局序列模式常产生过多候选序列,加大网络通信代价问题,提出了一种基于分布式环境下的快速挖掘全局序列模式算法--DMGSP.该算法将分布式环境下的各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上, 避免了重复的序列前缀传输. 采用合并树中结点序列规则和项序扩展策略,对非频繁序列进行剪枝,有效地约简了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式.算法分析和实验结果表明,在大数据集环境下的DMGSP算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式.     

频繁序列模式挖掘算法Apriori的分析及改进

本文对频繁序列模式挖掘算法Apriori的算法思想、步骤及缺点进行了详细的分析,并提出了改进的算法.     

一种基于X^2测试的序列模式挖掘算法

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一．针对支持度置信度框架的GSP算法的产生的序列模式很多时候不是用户感兴趣的，有时甚至会产生误导这一问题，我们提出用统计学中的X^2测试来衡量序列模式的相关性．相关性使在项集上的计算是向上封闭的，这样就减少了我们在搜索相关和不相关的项集的边界过程中出现的问题．     

NPSP:一种高效的序列模式增量挖掘算法

提出了一种称为“异构树”的数据结构,采用一套编号规则对异构树的分支进行编号,使具有相同编号的分支代表相同的候选序列,编号不同的分支代表不同的候选序列,极大地简化了候选集计数过程,在此基础上提出了具有增量挖掘功能的序列模式高效挖掘算法NPSP,并从理论分析和实验两方面证明了其挖掘结果集的完备性和算法的高效性．     

一种高效并行关联规则挖掘新算法

提出了一种在微机集群上实现的高效并行算法。该算法利用矩阵理论中上三角矩阵的良好性质，通过数据库约简、投影等操作，在微机集群的各节点上开展并行挖掘，从而提高挖掘算法的效率和可扩性。在微机集群上的实验证明，该算法能大大提高关联规则的挖掘效率，并具有良好的可扩性。     

A Fast Interactive Sequential Pattern Mining Algorithm

In order to reduce the computational and spatial complexity in rerunning algorithm of sequential patterns query, this paper proposes sequential patterns based and projection database based algorithm for fast interactive sequential patterns mining algorithm （FISP）, in which the number of frequent items of the projection databases constructed by the correct mining which based on the previously mined sequences has been reduced. Furthermore, the algorithm＇s iterative running times are reduced greatly by using global-threshold. The results of experiments testify that FISP outperforms PrefixSpan in interactive mining     

基于PrefixSpan的快速交互序列模式挖掘算法

为了克服序列模式挖掘过程中重复运行挖掘算法而产生的时空消耗,提出了一个快速、简单而有效序列模式的交互式算法FISPM,利用前次挖掘得到的序列构造序列模式数据库用来存储挖掘出来的所有序列, 通过缩减本次挖掘所要构造投影数据库的频繁项的数量来减少构造投影数据库所需的时间以及投影数据库的大小,从而减少时间和空间消耗,提高挖掘效率.通过设置全局最小支持度来减少算法迭代次数. 实验结果证明在交互挖掘过程中FISPM效率优于PrefixSpan.     

序列模式挖掘的两种典型算法及比较

序列模式挖掘是数据挖掘的重要分支,GSP算法与PSP算法是序列模式挖掘中的两种典型算法。本文介绍了这两种算法并对其进行了分析与比较。     

一种基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法

序列模式挖掘是数据挖掘中的研究热点之一。在挖掘过程中需要用户的参与日益显得重要。为了提高挖掘过程中的交互性，本文提出了一个基于规则表达式约束的序列模式增量式挖掘算法RE_IncUp。该算法首先利用约束对已经挖掘出的频繁序列模式进行预处理，缩小了搜索范围；然后采用模式扩展方法把规则表达式约束和增量挖掘过程融为一体，并且采用先修剪后计算支持度的方法进一步缩小了搜索范围，降低了支持度的计算量。该算法允许用户不断改变约束条件，实现交互式挖掘而且可将挖掘的目标仅仅聚焦到用户感兴趣的模式上。实验表明该算法对序列模式的维护和满足用户的需求都是十分有效的。     

基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法

针对序列模式挖掘中的增量挖掘问题,提出一种序列模式更新算法ISPBP.算法引入序列数据库结构来存储从原始数据库中挖掘出的所有项、最大频繁模式以及它们的支持数,采用间接拼接方法,只需处理增量数据库,避免了对更新后数据库的重新计算.对于因增量数据库新产生的频繁模式,利用了在增量数据库中出现的频繁项集来减小投影数据库,进一步提高了算法的效率.理论分析和实验表明,算法是有效可行的,并且增量数据库越大,算法在效率上的优越性越明显,算法ISPBP优于传统增量式更新算法.     

一种基于FP-tree挖掘最大频繁模式的改进算法

提出一种最大频繁模式挖掘的改进算法(FP-Imax),该算法引入一种与FP-tree类似的结构MFI-tree来存储所有的最大频繁项目集,并采用有效的子集检查方法进行优化,降低了算法的时空开销,提高了挖掘效率。实验表明,与FP-Max相比该算法的挖掘速度快两2—3倍。     

一种面向物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP

为了有效地挖掘物流管理系统中的物流频繁路径序列模式,提出了一种针对物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP算法.ImGSP算法通过对原始路径数据库筛选,选出路径序列长度大于或等于候选序列长度的路径序列,有针对性地产生过度候选序列,来约减候选序列.实验结果表明:ImGSP算法能够有效地减少候选序列数量,生成频繁路径序列模式,进而产生物流中有用的规则.该方法不仅缩小了扫描数据库的规模,而且减少了生成频繁序列的候选序列集合.     

在有噪音的环境中挖掘序列模式精简基

提出在匹配度模型下频繁序列模式精简基的概念,精简基由相对于一系列匹配度阈值的最大序列模式组成,它是频繁序列模式的一个子集,可以用它来估计任一频繁序列模式的匹配度,并能将误差控制在确定范围内.还开发了一个从有噪音的序列数据库中挖掘这种序列模式精简基的算法,该算法采用了一种不需要保留候选序列模式的方法来检查最大序列模式,采用的剪枝技术也比以前的算法更有效率.实验结果显示计算频繁序列模式精简基是很有前途的.