基于约束的交互式频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘是数据挖掘领域中很重要的一部分.目前,出现了许多基于约束的频繁模式挖掘算法和交互式算法,但把两者结合起来的算法却很少.提出了一种基于约束的交互式频繁模式挖掘算法IMCFP(interactive mining of constraint-based frequent patterns).首先该算法按照约束的性质来建立频繁模式树,并且只需扫描一遍数据库;然后建立每个项的条件树,挖掘以该项为前缀的最大频繁模式,并用最大频繁模式树来存储;最后根据最大模式来找出所有的支持度明确的频繁模式.另外,该算法允许用户在挖掘过程中动态地改变约束.实验表明,该算法与iCFP算法相比是很有效的.     

基于改进FP-tree的最大频繁项集挖掘算法

现有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘过程中需要进行超集检测,基于FP-tree的算法需要递归的建立条件频繁模式树,挖掘效率不高.提出了一种基于改进FP-tree高效挖掘最大频繁项集的算法(MMFI).该算法修改了FP-tree结构并采用NBN策略,在挖掘过程中既不需要进行超集检测也不需要递归的建立条件频繁模式树.算法分析和实验结果表明,该算法是一种有效、快速的算法.     

一种约束最大频繁模式快速挖掘算法

为了避免用户通过"二次挖掘"才能得到有用的结果集,本文提出了一种新的约束最大频繁模式挖掘算法CSMFPMax.CSMFP-Max算法基于CFP树和对称矩阵,在挖掘过程中采用了多种剪枝策略并结合了自顶向下和自底向上的双向搜索策略,大大缩小了候选集规模,避免了不必要的条件CFP树的产生.理论分析和实验结果表明CSMFP-Max算法是一种高效的约束最大频繁模式挖掘算法,具有良好的时空效率.     

压缩FP-Tree的改进搜索算法

为克服Apriori算法候选频繁项集的支持数计算效率过低和频繁模式增长算法 FP‐Grow th多次建立条件模式树时内存耗费大的问题,提出基于压缩频繁模式树（CFP‐Tree）的改进搜索算法（MCFP‐Tree）。利用Apriori算法候选项集生成的思想和压缩频繁模式树紧凑的数据结构,采用自底向上的搜索策略,快速挖掘压缩频繁模式树及其子树,更快得到候选项集的支持数。实验结果表明,该算法可以高效计算出候选频繁项集出现的频次,挖掘效率明显优于 Apriori和 FP‐Grow th算法。     

基于循环十字链表的频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是当前挖掘频繁模式的有效算法之一,但FP树的节点占用空间较大,长时间占用内存不释放,挖掘过程中需要产生大量的条件FP树,因而时空效率不理想.提出了一种循环十字链表结构用作存储事务数据库,而不生成FP树,在挖掘频繁项集的过程中,这种链表结构逐步缩小,减少了内存的使用率,通过构建排序的条件频繁模式树挖掘频繁项集.理论分析和实验表明基于这种结构的排序条件频繁模式树挖掘频繁项集具有较好的时空效率.     

基于改进的FP-树和数组技术的频繁模式挖掘算法

FP-growth算法是目前较高效的频繁模式挖掘算法之一,该算法不产生候选项集,但递归构造“条件FP-Tree”的CPU 开销和存储很大.为此提出了一种频繁模式挖掘算法IFPmine.首先,为了节省内存空间,采用了约束子树的挖掘方法;其次,采用了数组技术来减少树的遍历时间,从而提高算法的效率.实验结果表明,IFP算法是一种较有效的频繁模式挖掘算法,其挖掘效率优于STFP-树算法和FP-树算法,而需要的内存却少于STFP-树和FP-树算法.     

基于频繁模式树的约束最大频繁项集挖掘算法

多数最大频繁项集挖掘算法产生候选项目集的代价很高,而实际应用中用户只关心部分关联规则。针对该问题,提出一种基于频繁模式树的约束最大频繁项集快速挖掘算法。该算法能随时删除不满足约束条件的项集,无需生成候选项目集,由此提高挖掘效率。实验结果证明,该算法的效率优于同类算法。     

FP-Growth算法的改进

基于FP树的FP-Growth算法在挖掘频繁模式过程中需要两次扫描事务集来建立FP树,这不仅降低了算法的效率,而且给数据库服务器带来负担.在原有经典FP-Growth算法的基础上,提出一种基于二维表的方法对原算法进行改进,改进算法通过使用二维向量记录频繁度仅需遍历一次事务集,从而省略FP-Growth算法在生成新条件FP树时对条件模式基的第一次遍历,大大缩短了建立FP树的时间.实验结果表明,该算法的改进优于经典算法.     

基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法

为了减少在序列模式挖掘过程中由于重复运行挖掘算法而产生的时空消耗,提出了一种基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法(ISPM). ISPM算法采用频繁序列树作为序列存储结构,频繁序列树中存储数据库中满足频繁序列树支持度阈值的所有序列模式及其支持度信息.当支持度发生变化时,通过减少本次挖掘所要构造投影数据库的频繁项的数量来缩减投影数据库的规模,从而减少时空消耗.实验结果表明,ISPM算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和Inc-Span算法     

一种基于压缩前缀树的频繁模式挖掘算法

针对FP-growth算法存在动态维护复杂、在挖掘过程中需要递归地创建大量的条件频繁模式树,导致时空效率不高等不足,本算法在压缩前缀树的基础上,通过调整树中节点信息和节点链,采用深度优先的策略挖掘频繁模式,无需任何附加的数据结构,极大地减少了系统资源的消耗,减少树的规模和遍历次数,挖掘效率大大提高。     

一种改进的基于FP-树的最大目标频繁项集挖掘算法

目前,基于FP-树的最大频繁项集挖掘算法存在的一个问题是FP-树的规模过大,遍历树需耗费大量的运行时间,并且挖掘出来的很多频繁项集是用户不感兴趣的,过多的无用频繁 模式影响了挖掘的效率。本文提出一种排序紧缩非冗余的STFP-树,以及基于STFP-树的最大目标频繁项集挖掘算法STFP-MAX。该算法在满足用户需求的基础上有效地缩小了FP--树的规模,又加快了搜索的速度,从而提高了挖掘的效率。     

基于FP-Tree有效挖掘最大频繁项集

最大频繁项集的挖掘过程中,在最小支持度较小的情况下,超集检测是算法的主要耗时操作.提出了最大频繁项集挖掘算法FPMFI(frequent pattern tree for maximal frequent item set)使用基于投影进行超集检测的机制,有效地缩减了超集检测的时间.另外,算法FPMFI通过删除FP子树(conditional frequent pattern tree)的冗余信息,有效地压缩了FP子树的规模,减少了遍历的开销.分析表明,算法FPMFI具有优越性.实验比较说明,在最小支持度较小时,算法FPMFI的性能优于同类算法1倍以上.     

基于混合投影的频繁模式挖掘算法

频繁模式挖掘是最基本的数据挖掘问题，由于内在复杂性，提高挖掘算法性能一直是个难题．耶是通过数据库混合投影来挖掘频繁模式完全集的全新算法．HP混合投影思想是：任意数据集都不能简单地归入某个单一特性类别，挖掘过程应根据局部数据子集的特性变化动态地调整频繁模式树构造策略、事务子集表示形式、投影方法．HP提出基于树表示的虚拟投影与基于数组表示的非过滤投影，较好地解决了提高时间效率与节省内存空间的矛盾．实验表明，HP时间效率比Apriori，FP—Growth和H-Mine高出1～3个数量级，并且空间可伸缩性也大大优于这些算法．     

最大目标频繁模式挖掘算法研究

传统的频繁模式挖掘算法往往会得到成百上千的结果模式,面对繁多的频繁模式用户通常要经过“二次挖掘”才能得到有用的目标模式。怎样根据用户需求直接挖掘用户感兴趣的目标模式是该文的研究目标。文章在FP-树的基础上设计了紧缩的、非冗余的TFP-树,它能有效过滤与目标模式无关的项和事务,而仅保留与目标模式相关的信息,缩小TFP-树的大小规模。同时根据TFP-树的规律和特点,笔者设计了最大目标频繁模式挖掘算法,算法的结果模式具有以下两个特点:(1)满足用户需求的目标模式;(2)最大模式。该实验结果验证了TFP-树算法是有效的,而且显著改善了FP-树算法的性能。     

特定数据最大频繁集挖掘算法

针对在某些限定项目数与交易长度数据的关联规则挖掘中FP-growth算法执行效率很低的问题,提出一种最大频繁模式挖掘算法,该算法引入与FP-tree结构类似的All-subset tree存储所有的最大频繁项目集,无需在扫描数据库前指定最小支持度,可以动态给定最小支持度而不用重新扫描数据库。实验结果表明,该算法在这些特定数据的挖掘中,与FP-growth相比明显提高了挖掘效率。     

目标频繁模式挖掘算法研究

通用的频繁模式挖掘算法通常产生庞大的频繁模式集,其中很多是用户不感兴趣的非目标模式。要排除这些非目标模式,用户必须进行"二次挖掘"。TFP-growth虽然生成所有最大目标频繁模式,但要从中获得目标频繁模式,还需经过"二次挖掘"。若在挖掘的早期就对非目标频繁模式的产生加以限制,则有望提高算法的效率。本文在TFP-growth和SFP-growth的基础上,提出一种目标频繁模式挖掘算法STFP-growth,通过对TFP-树的排序、根据树根结点的不同情形采用不同的建子树方法和目标频繁模式筛选方法等来提高算法的效率。STFP-growth挖掘的结果是所有满足用户需求的目标频繁模式,不需"二次挖掘"。实验表明,STFP-growth的效率高于TFP-growth,也明显优于Apriori和Eclat。     

一种基于频繁模式树的约束最大频繁项目集挖掘及其更新算法

目前已提出了许多快速的关联规则挖掘算法,实际上用户只关心部分关联规则,如他们仅想知道包含指定项目的规则．当这些约束被用于数据预处理或将它结合到数据挖掘算法中去时,可以显著减少算法的执行时间．为此,考虑了一类包含或不包含某些项目的布尔表达式约束条件,提出了一种快速的基于FP—tree的约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIMA,并对其更新问题进行了研究,提出了一种增量式更新约束最大频繁项目集挖掘算法CMFIUA．     

Efficient representative pattern mining based on weight and maximality conditions

As a core area in data mining, frequent pattern (or itemset) mining has been studied for a long time. Weighted frequent pattern mining prunes unimportant patterns and maximal frequent pattern mining discovers compact frequent patterns. These approaches contribute to improving mining performance by reducing the search space. However, we need to consider both the downward closure property and patterns' subset checking process when integrating these different methods in order to prevent unintended pattern losses. Moreover, it is also essential to extract valid patterns with faster runtime and less memory consumption. For this reason, in this paper, we propose more efficient maximal weighted frequent pattern (MWFP) mining approaches based on tree and array structures. We describe how to handle these problems more efficiently, maintaining the correctness of our method. We develop two types of maximal weighted frequent mining algorithms based on weight ascending order and support descending order and compare these two algorithms to conclude which is more suitable for MWFP mining. In addition, comprehensive tests in this paper show that our algorithms are more efficient and scalable than state‐of‐the‐art algorithms, and they also have the correctness of the MWFP mining in terms of their pattern generation results.     

一种基于OUS的最大频繁项集挖掘算法

分析实际应用中有效访问序列的特点,提出了一种采用自底向上策略快速挖掘最大频繁项集的OUS算法。该算法首先对用户项集进行重叠操作统计浏览次数,然后合并,依据用户给出的最小支持度删除原项集中的非频繁页面元素,并对两两用户项集筛选生成候选频繁项集,最后扫描数据库,统计各个候选频繁项集的支持度计数。实验结果表明,该算法能有效地发现用户最大频繁项集。     

基于覆盖模式的频繁子树挖掘方法

无序树常用于半结构化数据建模,对其进行频繁子树挖掘有利于发现隐藏的知识。传统的频繁子树挖掘方法常常输出大规模且带有冗余信息的频繁子树,这样的输出结果会降低后续操作的效率。针对传统方法的不足,提出了一种用于挖掘覆盖模式（MCRP）算法。首先,采用宽度孩子数编码对树进行编码;然后,通过基于最大前缀编码序列的边扩展方式生成所有的候选子树;最后,在频繁子树集和δ'-覆盖概念的基础上输出覆盖模式集。与传统的挖掘频繁闭树模式和极大频繁树模式的算法相比,该算法能够在保留所有频繁子树信息的情况下输出更少的频繁子树,并且将处理效率提高15%到25%。实验结果表明,所提算法能有效减小输出频繁子树的规模,减少冗余信息,在实际操作中具有较高的可行性。