一种新的频繁子树增量式更新方法

讨论频繁子树增量式更新问题,提出一种新的频繁子树增量式更新算法。提出有效树集概念和增量式更新策略,在更新挖掘时,无须重新运行子树挖掘程序,能充分利用已有的挖掘结果,算法只需要进行一次数据库遍历操作。提出候选子树剪枝策略,在更新挖掘过程中,能大幅减少子树同构次数,有效地提高了算法的运行效率。通过大量实验分析表明,算法有效可行且具有较高的运行效率。     

动态数据库中的频繁子树挖掘算法

针对动态数据库随时间发生改变的特性,提出了一种新的在动态数据库中挖掘频繁子树的算法,引入树的转变概率、子树期望支持度和子树动态支持度等概念,提出了动态数据库中的支持度计算方法和子树搜索空间,从而解决了数据动态变化的频繁子树挖掘问题。随着子树搜索的进行,算法定义裁剪公式和混合数据结构,能有效地减少子树搜索空间和提高频繁子树的同构速度。实验结果表明,新算法有效可行,且具有较好的运行效率。     

在FP-树中挖掘频繁模式而不生成条件FP-树

FP-growth算法是目前已发表的最有效的频繁模式挖掘算法之一．然而，由于在挖掘频繁模式时需要递归地生成大量的条件FP-树，其时空效率仍然不够高．改进了FP-树结构，提出了一种基于被约束子树挖掘频繁项集的有效算法．改进的FP-树是单向的，每个结点只保留指向父结点的指针，这大约节省了三分之一的树空间．通过引入被约束子树(可以用3个很小的数组表示)，算法在挖掘频繁模式时不生成条件FP-树，从而大大提高了频繁模式挖掘的时空效率．实验表明，与FP-growth算法相比，算法的挖掘速度提高了1倍以上，而所需的存储空间减少了一半．此外，随着数据库规模的增大，算法具有很好的可伸缩性．对于稠密数据集，算法也具有良好的性能．     

基于投影分支的快速频繁子树挖掘算法

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．     

一种基于TFP树的频繁项集改进挖掘算法

FP-growth算法是一种被证明有效的频繁模式挖掘算法。但是由于在挖掘频繁模式时需要递归地生成大量的条件FP-树,其时空效率较低,本文针对这一问题,首先构造一种改进的TFP-树结构,然后在构造的TFP-tree基础上引入被约束子树提出一种基于TFP树的频繁项集的改进挖掘算法,并对该算法进行性能分析,结果证明该算法在运行速度得到很大提高。     

基于矩阵技术的频繁项目集挖掘算法

频繁模式挖掘算法FP-growth算法需递归地生成大量的条件FP-树,且耗费大量存储空间和时间。为此,采用矩阵技术统计约束子树中的频繁项集和频繁项集的支持度,以进行数据挖掘。实验结果表明,该频繁模式挖掘算法是有效的,具有较高的时间效率及空间 效率。     

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。     

基于模式增长的嵌入式频繁子树挖掘算法研究

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.     

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。     

一种新的频繁子树挖掘算法研究与实现

为提高频繁子树挖掘算法效率,结合原有频繁子树挖掘算法FSubtreeM的相关技术提出了新的全局树引导结构及其相关引理,并证明了其正确性.最后提出了新的频繁子树挖掘算法FSM_CGTG,并通过实验证明了该算法在现实数据集上的有效性且比现有频繁子树挖掘算法FSubtreeM性能优越.     

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。     

基于FIUT的并行频繁项集增量更新算法

针对目前大数据快速增加的环境下,海量数据的频繁项集挖掘在实际中所面临的增量更新问题,在频繁项超度量树算法（frequent items ultrametric trees,FIUT）的基础上,引入MapReduce并行编程模型,提出了一种针对频繁项集增量更新的面向大数据的并行算法。该算法通过检查频繁超度量树叶子节点的支持度来确定频繁项集,同时采用准频繁项集的策略来优化并行计算过程,从而提高数据挖掘效率。实验结果显示,所提出的算法能快速完成扫描和更新数据,具有较好的可扩展性,适合于在动态增长的大数据环境中进行关联规则相关数据挖掘。     

无序嵌入式频繁子树挖掘算法

频繁模式挖掘的研究对象包括事务、序列、树和图。该文提出用模式增长方法在无序树构成的森林中挖掘嵌入频繁子树。利用规范化方法实现用唯一的形式表现无序树,根据待增长模式的拓扑结构确定其增长点并构造相应的投影库,将挖掘频繁子树模式问题转化为在各个投影库中寻找频繁节点的问题。     

最大频繁模式的快速挖掘与更新算法

挖掘和更新最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。之前的许多研究都是采用Apriori类的候选生成-检验方法或基于FP-Tree的方法,而产生大量候选和动态创建大量FP-Tree的代价太高,特别是在支持度阈值较小或存在长模式时。因此,文章提出了一种最大频繁模式的快速挖掘算法DMFP及更新算法IUMFP。DMFP算法利用前缀树压缩存放数据,并通过调整前缀树中节点信息和节点链直接在前缀树上采用深度优先的策略进行挖掘,而不需要创建条件模式树,从而大大提高了挖掘效率。算法IUMFP充分利用以前的挖掘结果减少发现更新数据中新的最大频繁模式的代价。     

快速更新全局频繁项目集

数据挖掘中的频繁项目集更新算法研究是重要的研究课题之一.目前已有的频繁项目集更新算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁项目集的更新算法的研究尚不多见.为此,提出了快速更新全局频繁项目集算法(fast updating algorithm for globally frequent itemsets,简称FUAGFI).该算法主要考虑数据库记录增加时全局频繁项目集的更新情况.FUAGFI利用已建立的各局部频繁模式树(frequent pattern tree,简称FP-tree)及已挖掘的全局频繁项目集,可有效地降低网络通信量,提高全局频繁项目集的更新效率.实验结果表明,所提出的更新算法是行之有效的.     

基于FP-Tree的最大频繁项目集挖掘及更新算法

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法.然而,候选项目集产生的代价是很高的,尤其是在存在大量强模式和/或长模式的时候.提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree)的最大频繁项目集挖掘DMFIA(discover maximum frequent itemsets algorithm)及其更新算法UMFIA(update maximum frequent itemsets algorithm).算法UMFIA将充分利用以前的挖掘结果来减少在更新的数据库中发现新的最大频繁项目集的费用.