基于CTID序列模式的一种改进算法

提高序列模式挖掘算法效率的关键在于减少发现频繁序列的时间.文中基于CTID概念提出了一种改进的频繁序列模式挖掘算法--SPM,它充分利用频繁项集和中间挖掘结果,得到更多有效的序列模式,并简化了剪枝步骤,从而提高了算法效率.实验证明该算法可行.     

一种无候选项的闭合序列模式挖掘算法

算法Clo Span在挖掘闭合序列模式时分两阶段进行,首先产生候选的闭合序列模式,然后在此基础上挖掘闭合序列模式。针对Clo Span算法中大量候选模式影响挖掘效率的问题,提出改进的算法ss Clo Span。该算法在序列模式增长时,利用支持度和末节点哈希表剪枝非闭合模式,同时利用频繁项头表进行闭合性检测。实验结果表明,对于不含项集项的序列,当存在较长频繁序列时,挖掘效率得到了有效的提高。     

一种挖掘带时间约束序列模式的改进算法

针对带时间约束的序列模式，提出了一种改进的挖掘算法TSPM，克服了传统的序列模式挖掘方法时空开销大，结果数量巨大且缺少针对性的缺陷．算法引入图结构表示频繁2序列，仅需扫描一次数据库，即可将与挖掘任务相关的信息映射到图中，图结构的表示使得挖掘过程可以充分利用项目之间的次序关系，提高了频繁序列的生成效率．另外算法利用序列的位置信息计算支持度，降低了处理时间约束的复杂性，避免了反复测试序列包含的过程．实验证明，该算法较传统的序列模式发现算法在时间和空间性能上具有优越性。     

面向网络业务流设计的路径约束序列模式挖掘算法

通过对网络业务进行分析来达到对网络性能进行评价和优化变得日益重要，本文给出了一种新的网络业务分析方法－路径约束序列模式挖掘算法（PRSP），该算法利用频繁数据项集的性质，在求出候选频繁项集的同时也求出了其支持度，并且在求候选频繁序列时也减少了候选频繁序列的个数，极大提高了挖掘的效率和速度，实验结果表明，该算法是有效的。     

一种新的生物序列模式挖掘算法

针对传统模式挖掘方法挖掘生物序列会生成大量不必要的短而且无用的模式,导致效率降低,在多支持度思想的基础上提出了基于邻近频繁模式段的模式挖掘算法JBioPM。首先,产生邻近短频繁模式段,然后组合这些短频繁模式段,产生新的长频繁模式。通过实验分析,该方法在相似性很强的序列数据库中比BioPM算法效率高。通过对真实的蛋白质序列家族库的处理,证明该算法能有效处理生物序列数据。     

具有周期间隙约束的负序列模式挖掘

间隙约束的序列模式挖掘是一种特殊形式的序列模式挖掘方法，该方法能够揭示一定间隔下的频繁出现(发生)的子序列。但当前间隙约束的序列模式挖掘方法只关注正序列模式的挖掘，忽略了事件中的缺失行为。为解决该问题，探索了周期间隙约束的负序列模式(Negative Sequential Pattern with Periodic Gap Constraints, NSPG)挖掘方法，该方法能够更灵活地反映元素与元素之间的关系。为高效求解NSPG挖掘问题，提出了NSPG-INtree(Incomplete Nettrees)算法，该算法主要包括两个步骤：候选模式生成和支持度计算。在候选模式生成方面，为了减少候选模式的数量，该算法采用模式连接策略；在支持度计算方面，为了提高模式支持度计算效率并减少空间消耗，该算法采用不完整网树结构计算模式支持度。实验结果表明，NSPG-INtree算法不仅具有较高的挖掘效率，而且能同时挖掘间隙约束的正序列模式和负序列模式。与其他间隙约束的序列模式挖掘算法相比，NSPG-INtree能够多发现209%～352%的模式；与不同策略的对比算法相比，NSPG-INtree能够缩...     

序列模式增量式更新的研究

序列模式挖掘是数据挖掘领域中十分重要的研究课题.目前已有许多算法用于序列模式的挖掘,但在序列模式增量式更新方面的研究还比较少,针对这种情况提出了序列模式增量式更新的挖掘算法SPIU.SPIU算法充分利用了原有的挖掘结果,并对产生的候选频繁序列进行剪枝,有效地减小了候选频繁序列的大小,从而很好地改善了挖掘效率.测试结果表明SPIU算法是正确和高效的,另外算法还具有很好的扩放性.     

一种改进的LIPI数据挖掘算法的仿真分析

在传统LIPI数据挖掘算法中,需要反复扫描投影数据库寻找局部频繁项并重复构造大量重复投影,造成数据挖掘耗时,效率低下的不足.为了提高算法的计算速度,提出改进的LIPI数据挖掘算法.算法借助连接2-序列位置信息表(LIPI)找到序列模式的下一项,完成K-1序列位置信息与2-序列位置信息的连接,实现序列模式放缩式增长,得出K-序列与K-序列相应的位置信息数据,避免对投影数据库反复扫描;引入了BIDE算法的前后向剪枝策略,检查相同末项序列位置信息表进行前向剪枝,消除大量重复投影的构建,提高挖掘算法的效率.实验结果表明,改进后的算法能快速的寻找到局部频繁项,有效提高了数据挖掘的效率.     

频繁序列模式挖掘中关键技术的研究

如何确定候选频繁序列模式以及如何计算它们的支持数是序列模式挖掘中的两个关键问题。该文提出了一种基于二进制形式的候选频繁序列模式生成和相应的支持数计算方法,该方法只需对挖掘对象进行一些“或”、“与”、“异或”等逻辑运算操作,显著降低了算法的实现难度,将该方法与频繁序列模式挖掘及更新算法相结合,可以进一步提高算法的执行效率。     

基于不确定数据的可能频繁闭序列模式挖掘

; 对于不确定数据的频繁序列模式挖掘,会导致可能频繁模式数量的指数级出现,其中有些无用的挖掘结果,引起频繁序列的冗余。针对上述不足, 提出了可能频繁闭序列模式(pfcsp)的定义, 以及一种基于不确定数据的可能频繁闭序列挖掘算法U-FCSM。此算法中,基于一种元组不确定数据模型,计算序列的可能频繁性,应用BIDE算法的闭序列思想判断可能频繁序列是否是可能频繁闭序列模式。为了减少搜索空间与避免冗余的计算,应用了几个剪枝与边界技术。U-FCSM算法的有效性与效率通过大量的实验得以表明。     

Prefix-projection global constraint and top-<Emphasis Type="Italic">k</Emphasis> approach for sequential pattern mining

Sequential pattern mining (SPM) is an important data mining problem with broad applications. SPM is a hard problem due to the huge number of intermediate subsequences to be considered. State of the art approaches for SPM (e.g., PrefixSpan Pei et al. 2001) are largely based on the pattern-growth approach, where for each frequent prefix subsequence, only its related suffix subsequences need to be considered, and the database is recursively projected into smaller ones. Many authors have promoted the use of constraints to focus on the most promising patterns according to the interests of the end user. The top-k SPM problem is also used to cope with the difficulty of thresholding and to control the number of solutions. State of the art methods developed for SPM and top-k SPM, though efficient, are locked into a rather rigid search strategy, and suffer from the lack of declarativity and flexibility. Indeed, adding new constraints usually amounts to changing the data-structures used in the core of the algorithm, and combining these new constraints often require new developments. Recent works (e.g. Kemmar et al. 2014; Négrevergne and Guns 2015) have investigated the use of Constraint Programming (CP) for SPM. However, despite their nice declarative aspects, all these modelings have scaling problems, due to the huge size of their constraint networks. To address this issue, we propose the Prefix-Projection global constraint, which encapsulates both the subsequence relation as well as the frequency constraint. Its filtering algorithm relies on the principle of projected databases which allows to keep in the variables domain, only values leading to a frequent pattern in the database. Prefix-Projection filtering algorithm enforces domain consistency on the variable succeeding the current frequent prefix in polynomial time. This global constraint also allows for a straightforward implementation of additional constraints such as size, item membership, regular expressions and any combination of them. Experimental results show that our approach clearly outperforms existing CP approaches and competes well with the state-of-the-art methods on large datasets for mining frequent sequential patterns, sequential patterns under various constraints, and top-k sequential patterns. Unlike existing CP methods, our approach achieves a better scalability.     

多维序列模式挖掘算法

提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP,该算法包括3个步骤:挖掘数据集中的最大频繁模式,每个频繁模式成为一个模式类;比较数据中各序列项序列与各模式类的包含与相似关系;按照一定的规则抽取与各模式类相关的属性,给出以属性为前件、模式类为后件的多维序列规则为形式的多维序列模式挖掘结果....     

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。     

基于BIDE的多核并行闭合序列模式挖掘

基于经典的BIDE算法,提出一种多核并行闭合序列模式挖掘算法——MT_BIDE。该算法在频繁序列扩展判断前进行剪枝,在扩展过程中动态调整频繁序列及其伪投影数据集,平衡不同线程间挖掘闭合序列模式的计算量差异。实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和加速比。     

基于可信推断的流数据序列模式分析算法

序列模式在基因分析、金融预测等方面有着重要的应用，是数据挖掘的一个主要分支,鉴于数据流应用的日益增多。本文在研究传统序列模式挖掘算法的基础上，提出了一种基于可扩展滑动窗口和贝叶斯概率过滤的面向数据流的序列模式挖掘算法（BMSP—DS算法），目的是简化序列模式发现的中间结果，提高挖掘效率．以便在小的存储空间和低的运算时间内快速发现流数据的频繁序列模式，同时算法也减少了因主观支持度取值不当对模式发现造成的负面影响，实验结果表明，该算法是可行、较优的．     

数据流中基于滑动窗口的序列模式挖掘算法

序列模式发现是最重要的数据挖掘任务之一,并有着广阔的应用前景。针对静态数据库,序列模式挖掘已经被深入地研究,但针对基于数据流的序列模式挖掘的研究还不是十分深入。数据流有着无限性的特性,因此往往不能保存数据流中全部的数据,同时很多时候只对最近的时间段的序列模式感兴趣,提出一个有效的结合滑动窗口技术的挖掘序列模式的算法FPM-SW,算法利用到3个数据结构（PatternTable,CountTable和Ta-tree）来处理基于数据流的序列模式挖掘的复杂性问题。算法通过CountTable结构来保存以往的潜在频繁序列,考虑到在某些情况下CountTable占用内存过多,算法还结合了一种压缩CountTable技术来减少内存占用。FPM-SW的优点是可以最大限度地降低负正例的产生,实验表明FPM-SW具有较高的准确率。     

使用序列模式精简基挖掘序列模式

传统的序列模式挖掘方法在挖掘由短的频繁序列模式组成的数据库时有良好的性能．但在挖掘长的序列模式或支持度阈值很低时，这些方法可能遇到固有的困难，因为产生的频繁序列模式的数量经常太大．在许多情况下，用户可能只需要那些覆盖许多短模式的长模式．此外，在很多应用中，只要得到产生的频繁序列模式的近似支持度就已足够，而不需要它们的精确支持度．介绍了能将误差控制在确定范围内的频繁序列模式精简基的概念，并开发了一个挖掘这种序列模式精简基的算法．实验结果显示计算频繁序列模式精简基是很有前途的．     

Mining sequential patterns by pattern-growth: the PrefixSpan approach

Sequential pattern mining is an important data mining problem with broad applications. However, it is also a difficult problem since the mining may have to generate or examine a combinatorially explosive number of intermediate subsequences. Most of the previously developed sequential pattern mining methods, such as GSP, explore a candidate generation-and-test approach [R. Agrawal et al. (1994)] to reduce the number of candidates to be examined. However, this approach may not be efficient in mining large sequence databases having numerous patterns and/or long patterns. In this paper, we propose a projection-based, sequential pattern-growth approach for efficient mining of sequential patterns. In this approach, a sequence database is recursively projected into a set of smaller projected databases, and sequential patterns are grown in each projected database by exploring only locally frequent fragments. Based on an initial study of the pattern growth-based sequential pattern mining, FreeSpan [J. Han et al. (2000)], we propose a more efficient method, called PSP, which offers ordered growth and reduced projected databases. To further improve the performance, a pseudoprojection technique is developed in PrefixSpan. A comprehensive performance study shows that PrefixSpan, in most cases, outperforms the a priori-based algorithm GSP, FreeSpan, and SPADE [M. Zaki, (2001)] (a sequential pattern mining algorithm that adopts vertical data format), and PrefixSpan integrated with pseudoprojection is the fastest among all the tested algorithms. Furthermore, this mining methodology can be extended to mining sequential patterns with user-specified constraints. The high promise of the pattern-growth approach may lead to its further extension toward efficient mining of other kinds of frequent patterns, such as frequent substructures.     

Closed inter-sequence pattern mining

Inter-sequence pattern mining can find associations across several sequences in a sequence database, which can discover both a sequential pattern within a transaction and sequential patterns across several different transactions. However, inter-sequence pattern mining algorithms usually generate a large number of recurrent frequent patterns. We have observed mining closed inter-sequence patterns instead of frequent ones can lead to a more compact yet complete result set. Therefore, in this paper, we propose a model of closed inter-sequence pattern mining and an efficient algorithm called CISP-Miner for mining such patterns, which enumerates closed inter-sequence patterns recursively along a search tree in a depth-first search manner. In addition, several effective pruning strategies and closure checking schemes are designed to reduce the search space and thus accelerate the algorithm. Our experiment results demonstrate that the proposed CISP-Miner algorithm is very efficient and outperforms a compared EISP-Miner algorithm in most cases.