基于闭合序列模式的减量挖掘算法

针对数据库减量时不断重复挖掘的问题,在已有闭合序列模式算法PosD*的基础上,提出一种减量挖掘算法 DePosD*。通过移动频繁和非频繁闭合序列集合之间的数据,在原有挖掘结果上直接进行更新,减少挖掘的时间。实验结果证明,在减量过程中该算法的时间效率与PosD*相比有所提高。     

一种基于投影树的并行序列挖掘算法

在许多科学和商业领域,序列模式的发现技术发挥着越来越重要的作用,然而人们对于高效的基于投影树算法的并行模式关注较少。该文首先介绍了频繁序列挖掘模式的基本概念,然后基于投影树算法,提出了分布式存储并行序列挖掘算法,并对算法的性能进行了详细的分析。     

基于PrefixSpan 序列模式挖掘的一种改进算法

PretixSpan算法解决了类Apriori算法的不足,但产生的投影数据库花费了较多的存储空间及扫描时间.本文基于PretixSpan算法提出PSD算法,舍弃了对非频繁项的存储及对投影序列数小于最小支持数的投影数据库的扫描,减少了不必要的存储空间,提高了查询速度.实验证明,PSD算法比PretixSpan算法具有更好的时空性能.     

基于位置数据的闭合序列模式挖掘算法

提出一种新的闭合序列模式挖掘算法,该算法利用位置数据保存数据项的序列信息,并提出两种修剪方法:逆向超模式和相同位置数据。为了确保格存储的正确性和简洁性,另外还针对一些特殊情况做处理。试验结果表明,在中大型数据库和小支持度的情况下,该算法比CloSpan算法[8]更有效。     

基于H-tree的多维序列模式挖掘算法

提出了一种基于H-tree的多维序列模式挖掘算法,首先在序列信息中挖掘序列模式,然后针对每个序列模式,根据包含此模式的所有元组中的多维信息构造H-tree树,挖掘出相应的多维模式,从而得到了多维序列模式。该算法将多维分析方法与序列模式挖掘算法有效地结合在一起,当维度较高时具有较高的性能。     

基于最大频繁项目序列集挖掘ISS_DM算法的改进

阐述了挖掘最大频繁项目序列集ISS_DM算法,针对该算法不能有效地解决客户序列视图数据库的数据挖掘问题,结合序列模式提出了改进的ISS_DM算法,并进行了相应的验证.实践证明,改进后的算法同原算法相比,对相同的数据量进行挖掘,算法执行时间明显减少,效益较高.     

基于项目序列集操作的关联规则挖掘算法

最大频繁项目序列集的生成是影响关联规则挖掘的关键问题，传统的算法是通过对事务数据库的多次扫描实现的，最新的研究已经开始通过减少事务数据库的扫描次数进而减少挖掘过程的I／O代价来获得更高的效率，随着计算机性能的提高，探索合适的数据结构来支持基于一次事务数据库扫描的高效算法成为可能，该文首先给出项目序列集和它的基本操作的严格定义，然后在此基础上提出了一个称为ISS－DM的最大频繁项目序列集生成算法。ISS－DM算法是通过对事务数据库的一次扫描而逐步演化成最大频繁项目序列集的，最后作者对这一算法的时间和空间效率进行了理论分析和实验验证。     

基于矩阵的频繁模式挖掘及更新算法

频繁模式挖掘在数据挖掘领域已经有广泛的应用.然而,对于增量更新频繁模式挖掘研究得不是很多.本文提出了一种新颖的增量更新频繁模式树结构(IUNP_Tree),构建它只需要对数据库扫描一次.此外,提出了基于条件矩阵(conditional matrix)的频繁模式挖掘算法(FPBM_Mine)和增量更新算法INUPA,可以有效地处理数据库的增量更新问题.实验表明,该算法是有效的,并且运行效率高于FP-growth算法.     

一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法

针对PrefixSpan算法中反复扫描投影数据库寻找局部频繁项并重复构造挖掘大量重复投影数据库的不足,提出一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法SPM-LIPT。通过连接2-序列位置信息表(LIPT)找到序列模式的下一项,实现序列模式增长,避免对投影数据库反复扫描;同时通过检查相同末项序列首位置信息表(SLIFPT)进行前向剪枝;消除大量重复投影的构建。最后通过实验证明了算法的有效性。     

基于2-序列矩阵的序列模式增量式更新研究

在序列模式挖掘相关研究中,增量式挖掘是序列模式挖掘中的难点和热点.在分析了2-序列矩阵的相关特性和理论基础上,提出了一种基于2-序列矩阵的序列模式增量挖掘算法SPI_2SM,该算法充分应用了先前挖掘的结果,减少了对数据库的扫描和查找次数,减少了空间开销,提高了挖掘效率.     

缩减投影数据库规模的增量式序列模式算法

在增量式序列模式挖掘算法中,数据库更新只有插入和扩展2种操作,未考虑序列删除的情况。为此,提出一种基于频繁序列树的增量式序列模式更新算法(IUFST)。在数据库和支持度发生变化时,IUFST算法分不同情况对频繁序列树进行更新操作,缩减投影数据库的规模,提高算法效率。实验结果表明,该算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和IncSpan算法。     

一种高效的增量式序列模式挖掘算法

现有的增量式挖掘算法在支持度发生变化时,需要对序列数据库进行重复挖掘,为减少由此产生的时空消耗,提出一种高效的增量式序列模式挖掘算法。算法采用频繁序列树作为序列存储结构,当序列数据库和最小支持度发生变化时,通过执行更新操作,实现频繁序列树的更新,利用深度优先遍历频繁序列树找到序列数据库中所有的序列模式。实验结果表明,与IncSpan算法和PrefixSpan算法相比,该算法的挖掘效率较高。     

一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法

针对目前现有的增量式序列模式挖掘算法没有充分利用先前的挖掘结果,当数据库更新时,需要对数据库进行重复挖掘的问题。本文提出一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法(ISFST),ISFST采用频繁序列树作为序列存储结构,当数据库发生变化时,ISFST算法分两种情况对频繁序列树进行更新操作,通过遍历频繁序列树得到满足最小支持度的所有序列模式。实验结果表明,ISFST算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和IncSpan算法。     

OSAF-tree--可迭代的移动序列模式挖掘及增量更新方法

移动通信技术和无限定位技术的发展积累了海量的、动态增长的时空数据．利用数据挖掘技术从移动用户的时空行为轨迹当中挖掘用户移动序列模式,在移动通信、交通管理、基于位置服务等领域有着广泛的应用前景．由于移动环境网络资源珍贵、数据量大的特点,传统的序列模式挖掘方法在效率上很难满足需求．OSAF-tree算法基于投影的概念,只需要对数据库进行一遍扫描,就可以很好地处理移动序列模式的挖掘及其增量更新和迭代挖掘问题,这是一个非常高效的算法．与已有的方法相比,OSAF-tree算法在性能和I/O代价等方面都具有明显的优势．     

基于隐私保护的序列模式挖掘

基于隐私保护的数据挖掘是信息安全和知识发现相结合的产物.提出一种基于隐私保护的序列模式挖掘算法PP-SPM.算法以修改原始数据库中的敏感数据来降低受限序列模式的支持度为原则,首先构建SPAM序列树,根据一定的启发式规则,从中获得敏感序列,再进一步在原始数据库中找到敏感数据,对其做布尔操作,实现数据库的清洗.实验表明,该算法在完全保护隐私的情况下,对于D6C10T2.5S4I4数据集,当修改3.5%的原始数据后,其序列模式丢失率为2%.     

多维概念格与多维序列模式的增量挖掘

多维序列模式挖掘旨在将一个或多个背景维度信息中发现的关联模式与有序事务序列中发现的序列模式有机结合,从而为用户提供信息内容更加丰富、更具有直接应用价值的多维序列模式.目前虽有一些挖掘多维序列模式的工作,但其关联模式与序列模式的发现过程是基于不同的数据结构分开进行的.提出一种新的概念格结构——多维概念格,它是对概念格的延伸与泛化,其内涵更加丰富,不仅具有多个有序的任务内涵,而且具有多个无序的背景内涵.设计实现了基于该结构的增量式多维序列模式挖掘算法,该算法使用统一的数据模型实现关联模式与序列模式的高效同步挖掘.在合成数据集上的实验结果验证了算法的有效性.同时,算法在实际的银行数据集上的应用效果也说明了算法的实用性.     

PrefixSpan算法在多维序列模式挖掘中的应用

多维序列模式挖掘是在序列模式挖掘的基础上发展起来的，文章阐述了有关概念，介绍了两种序列模式挖掘算法：GSP算法和PrefixSpan算法，在对两类算法进行比较分析的基础上形成了挖掘多维序列模式的UniSeq算法、Dim-Seq算法和Seq-Dim算法。针对不同维度的模式，各种算法特点不同。