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基于投影编码的频繁子树挖掘算法 总被引:2,自引:0,他引:2
频繁子树挖掘被广泛地应用于Web挖掘、生物信息学、XML数据挖掘等领域.提出一种新的算法--PETreeMiner.算法利用序列中无候选产生的技术--前缀投影技术来挖掘频繁子树.在树的先序遍历序列中加入结点的范围属性,在投影过程中进行编码,使得挖掘到的频繁子序列直接对应成一棵频繁子树.实验结果表明算法优于其他算法. 相似文献
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高效挖掘无序频繁子树 总被引:4,自引:0,他引:4
频繁模式挖掘是数据挖掘领域的中一个重要问题,其研究范围包括事务,序列,树和图.频繁子树挖掘广泛应用于生物信息学,web挖掘,化合物结构分析和挖掘等领域.本文提出用模式增长方法在由无序树构成的森林中挖掘直接频繁子树.算法利用规范化方法将元序树化为为唯一的表示形式,利用最右路径扩展方法构造完整的模式增长空间,然后根据待增长模式的拓扑结构确定其增长点并构造相应投影库,从而将挖掘频繁子树模式问题转化为在各投影库中寻找频繁节点问题.通过与HybridTreeMiner算法的实验比较,表明其具有更高的效率。 相似文献
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针对频繁嵌入式子树挖掘,利用离散区间来构造投影库,给出一种基于离散区间的频繁嵌入式子树挖掘算法。该算法通过离散区间消除冗余投影,有效地压缩投影库的规模,提高了子树节点计数效率,减低了算法的时空复杂性。实验结果表明该算法具有较高的挖掘效率。 相似文献
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针对传统挖掘算法会输出大规模频繁子树且其中包含较多冗余信息,使事物表达不够清晰完整,降低后续操作效率的问题,提出基于模式增长的嵌入式频繁子树挖掘算法.定义标签树,并分析挖掘任务,根据模式增长的基本性质,扫描森林数据库,建立与频繁子树模式对应的投影库,确定模式增长过程,设立增长框架.提出融合压缩思想,采用深度优化方式遍历所有子树的节点,构建融合压缩树,实现数据清理.基于数据清理结果组建拓扑序列,制定树与森林的拓扑编码,输入数据库与最小支持度数值,结合覆盖定理对频繁子树队列进行裁剪,完成挖掘.仿真结果表明,上述方法挖掘的数据信息更加丰富完整,挖掘效率更高. 相似文献
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提出用模式增长方法在带标记有序树构成的森林中挖掘嵌入式频繁子树.算法利用最右路径扩展方法构造完整的模式增长空间,然后根据待增长模式的拓扑结构确定其增长点并构造相应投影库,从而将挖掘频繁子树问题转化为在各投影库中寻找频繁节点问题.这大大降低算法的复杂性.实验表明其具有较高的时空效率. 相似文献
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在挖掘无序树频繁模式的过程中,大多数的算法都是先产生候选者,再进行模式匹配判断它是否为频繁子树.产生候选者本身就需要消耗很大的空间来保存,并且要在复杂的树结构里做匹配也是件难事,它会影响整个挖掘过程的效率.为了尽量避免产生不必要的候选者,提高发现频繁模式的效率,基于对相关算法的研究,引进树投影资料库的概念,并在RootedTreeMiner算法的基础上,采用其模式延伸方法和广度优先标准型式概念,提出子树频繁度、频繁可延伸点串的概念,从而更有效系统地枚举所有的频繁模式树,并给出无序频繁子树挖掘算法FVTreeMiner.经系列实验结果证实了该算法合理、高效,并可以减少一定的内存开销和运行时间开销. 相似文献
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基于投影分支的快速频繁子树挖掘算法 总被引:10,自引:1,他引:9
频繁子树挖掘在生物信息、Web挖掘等很多领域都具有较高的应用价值.在频繁子树挖掘中引入投影分支的概念,并提出基于投影分支的快速频繁子树挖掘算法——FTPB.FTPB算法充分利用树结构本身的特点,在计算投影分支的同时解决树同构的判断问题,扫描数据库后能够根据当前的频繁模式树直接生成新的频繁模式树,可减少数据库的扫描次数和候选模式的搜索空间,从而降低算法复杂度.理论分析和实验结果表明,该算法较其他同类算法相比具有较高的效率,是有效可行的. 相似文献
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ESPM--频繁子树挖掘算法 总被引:15,自引:2,他引:13
随着互联网的发展,频繁模式的挖掘由频繁项集扩展到结构化数据:树和图.在这些结构上的挖掘工作被应用于更为复杂的领域,比如生物信息学、网络日志和XML文档.提出了一个新颖的算法:ESPM,以挖掘有序标号树中的频繁子树.不同于以往的工作,把树同构的判断工作放到了算法的晚期,从而减少了整个挖掘过程的时间开销.人工数据集和真实数据集上的实验都证明ESPM相较于其他算法的优越性.还提出了一些可能的改进. 相似文献
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一种高效频繁子图挖掘算法 总被引:11,自引:1,他引:11
由于在频繁项集和频繁序列上取得的成功,数据挖掘技术正在着手解决结构化模式挖掘问题--频繁子图挖掘.诸如化学、生物学、计算机网络和WWW等应用技术都需要挖掘此类模式.提出了一种频繁子图挖掘的新算法.该算法通过对频繁子树的扩展,避免了图挖掘过程中高代价的计算过程.目前最好的频繁子图挖掘算法的时间复杂性是O(n3·2n),其中,n是图集中的频繁边数.提出算法的时间复杂性是O〔2n·n2.5/logn〕,性能提高了O(√n·logn)倍.实验结果也证实了这一理论分析. 相似文献
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条件随机场模型通过抓取问句中心词各方面统计特征来进行中心词标注,但未能充分利用中心词特征间存在的深层统计关系。该文利用中文问句的依存关系树结构,通过挖掘问句依存关系树所蕴藏的中心词各维度特征之间的统计概率关系,为正确提取中心词提供依据,通过挖掘频繁依存子树模式以生成相应统计规则模式,使用条件随机场模型进行中心词初始标注,使用频繁依存子树模式统计规则进行中心词标注校正等。该文方法属于典型的客观方法,建立在严格的统计语料基础上,标注的稳定性、适应性和鲁棒性较好。实验结果表明,该文方法将条件随机场模型的中心词标注准确率提高约3%。
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针对现有的树聚类算法不能适应数据的动态变化和不确定性等问题,研究不确定数据的聚类问题,提出一种在不确定树数据库中的动态聚类算法,有效地解决了因数据的动态变化而导致的无法聚类的问题.首先,提出转变树集、相似分组和树类集等概念来描述一个不确定树数据库的聚类模型.其次,为了更加准确的度量子树之间的相似性,考虑到子树即具有结点语义特征,又具有结构化特性,提出了一种语义相似度计算方法与结构相似度计算方法,同时对两者赋予一定比例的权值并求和得到最终的相似度.再次,设计了一个动态聚类过程,采用自适应获取聚类阈值,较大程度上减少了人为干扰导致聚类结果不准确的影响,使得具有相似结构的子树聚集在同一个相似分组中,不同分组之间的子树相似度达到最小化,同时对每个相似分组,定义一个提取代表性子树的公式,将其作为树类组成树的类集.最后,通过模拟数据和真实环境两部分实验可以表明,算法有效可行,聚类结果较准确且具有较好的运行效率. 相似文献
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针对频繁导出式子树的特点,给出一种基于编码的频繁导出式子树挖掘算法。该算法通过宽度优先编码来表示原始数据库,使单个投影的规模最小;通过对每个投影编码降低了整个投影库的规模,从而有效地提高了频繁导出式子树的挖掘效率。实验结果验证了该算法具有较高的挖掘效率。 相似文献
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不确定树模式聚类是数据挖掘领域中的一个重要问题,提出了一种新的不确定树模式聚类算法,有效地解决了因数据的不确定性而导致的无法聚类的问题.为了更加准确地度量树模式之间的相似性,提出了一种语义相似度计算方法与结构相似度计算方法.设计了一个动态聚类过程,自适应获取聚类阈值,较大程度上减少了人为干扰导致聚类结果不准确的影响,使得具有相似结构的子树聚集在同一个相似分组中,不同分组之间的子树相似度达到最小化.通过模拟数据和真实环境两部分实验表明,算法有效可行,聚类结果较准确且具有较好的运行效率. 相似文献