基于频繁叶模式的XML最大频繁查询模式挖掘算法

在XML频繁查询模式挖掘稠密数据集、长数据集中,为克服项目集挖掘过程中挖掘的项目过多、不利于结果利用等问题,提出基于频繁叶模式的最大频繁查询模式挖掘算法MFRSTMiner。该算法通过构造频繁模式扩展森林,在扩展森林的叶节点中挖掘出最大频繁子树。试验结果表明该算法能够有效地挖掘动态事务集的最大频繁查询模式。     

Web数据中频繁模式树的挖掘

为了高效地从半结构化WEB数据中挖掘频繁模式树,提出了把半结构化数据表示为标记、有序树,并基于最右路径扩展技术在有序树中发现所有频繁模式树的算法.其基本思想是,首先从只有一个节点的模式树开始,而新增节点只能通过添加到最右路径上来生成新的模式树,另外,还通过维护最右叶子出现次数列表来实现支持度的逐步计算.理论分析和试验结果表明该算法是可行的,并且具有计算性能线性于最大频繁模式总和的优点.     

一种分布式全局频繁项集挖掘方法

提出一种基于频繁模式树与最大频繁项集的分布式全局频繁项集挖掘算法BFM-MGFIS,该算法引入子集枚举树以实现有序挖掘与全局剪枝策略,有效地减小了候选数据集且提高了并行性,实验表明本文提出的算法是有效可行的。     

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。     

MFCPLG：微阵列数据中频繁闭合模式挖掘

微阵列数据集行少列多的特征，使得传统基于列枚举空间的算法应用于其中进行频繁闭合模式挖掘时其复杂性迅速增长。基于行枚举的CARPENTER算法较好解决了该问题。但CARPENTER算法使用映射转置表(TT)来完成频繁闭合模式完全集的挖掘效率不高。该文在CARPENTER算法基础上，提出LG-tree数据结构，并基于此结构提出挖掘频繁闭合模式的新算法MFCPLG。真实数据集的实验表明，MFCPLG算法的时间性能优于CARPENTER算法。     

长生物数据集中频繁闭合模式挖掘算法研究

传统频繁项集挖掘算法在处理稠密或长数据集(如基因表达数据集)时效率低且产生大量冗余模式,为解决这些问题一些学者提出了闭合模式的概念和挖掘闭合模式的算法,研究证明挖掘闭合模式可以显著减少项集数量并消除大量冗余模式。该文针对生物数据特点提出了一个新颖的挖掘频繁闭合模式的算法REMFOR,该算法在闭合模式概念和行枚举思想的基础上,采用垂直数据结构和fp-tree技术,对行集建立行fp-tree来挖掘频繁闭合模式。通过实例和实验证明该算法是正确有效的。     

基于索引数组与集合枚举树的最大频繁项集挖掘算法

由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据集的全部频繁项集非常困难,解决方案之一是挖掘最大频繁项集。集合枚举树是最大频繁项集挖掘算法中常用的数据结构,最大频繁项集的挖掘过程也可以看作是集合枚举树的搜索过程。为缩小集合枚举树的搜索空间,采用宽度优先和深度优先相结合的混合搜索策略,提出了一种新的最大频繁项集的挖掘算法Index-MaxMiner。该算法首先设计了索引数组这种新的数据结构,并给出了一个基于二进制位图技术的索引数组的计算方法。通过为每个频繁项增加包含索引,Index-MaxMiner利用一次宽度优先搜索得到了候选最大频繁项集,使集合枚举树的第一层结点个数大幅度减少。然后在候选最大频繁项集中通过深度优先搜索,得到全部最大频繁项集,从而实现了集合枚举树的跳跃式搜索,大大缩小了搜索空间。实验结果表明,该算法可有效提高最大频繁项集的挖掘效率。     

HTCLOSE:快速挖掘微阵列数据集中的频繁闭合模式

由于微阵列数据集行(样本)少列(基因)多的特征,使得采用传统列枚举方法对其进行频繁闭合模式挖掘较为困难.基于行枚举方法,提出超链接结构HT-struct,并基于该结构提出频繁闭合模式挖掘新算法HTCLOSE.算法采用深度优先搜索策略,结合高效的修剪技术和巧妙的链表组织技术,在时间和空间上均得到了优化.实验表明,HTCLOSE算法通常快于行枚举算法CARPENTER.     

基于子树约束的最大频繁子树挖掘算法

目前大多数频繁子树算法都是挖掘频繁子树完全集,这些算法数据搜索空间的内存开销和输出的结果集都非常庞大.为了减小结果集,提出基于子树约束的最大频繁子树算法--CSMTreeMiner,采用垂直和层次扩展的方法来枚举频繁子树,并使用覆盖关系来对不可能生成最大频繁子树的模式进行删除.实验结果验证CSMTreeMiner算法的有效性和稳定性.     

一种不确定性数据频繁模式的垂直挖掘算法

由于数据的不确定性,传统频繁模式挖掘方法难以适用到不确定性数据中.针对不确定性数据的特点,把挖掘确定性数据频繁模式的经典垂直挖掘算法Eclat算法扩展到不确定性数据中,提出了UP-Eclat算法.该算法分别对Tid集和项集搜索树进行扩展:把原来只有一个id域的Tid扩展成两个域,即id域和概率域;用扩展后的Tid集代替原来的Tid集,生成扩展后的项集搜索树.扩展后的Tid集可以表示不确定性数据,然后利用扩展后的项集搜索树进行频繁模式挖掘.通过实验与分析,UP-Eclat算法可行,高效.     

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。     

有效的不确定数据概率频繁项集挖掘算法

针对已有概率频繁项集挖掘算法采用模式增长的方式构建树时产生大量树节点,导致内存空间占用较大以及发现概率频繁项集效率低等问题,提出了改进的不确定数据频繁模式增长(PUFP-Growth)算法。该算法通过逐条读取不确定事务数据库中数据,构造类似频繁模式树(FP-Tree)的紧凑树结构,同时更新项头表中保存所有尾节点相同项集的期望值的动态数组。当所有事务数据插入到改进的不确定数据频繁模式树(PUFP-Tree)中以后,通过遍历数组得到所有的概率频繁项集。最后通过实验结果和理论分析表明:PUFP-Growth算法可以有效地发现概率频繁项集;与不确定数据频繁模式增长(UF-Growth)算法和压缩的不确定频繁模式挖掘(CUFP-Mine)算法相比,提出的PUFP-Growth算法能够提高不确定数据概率频繁项集挖掘的效率,并且减少了内存空间的使用。     

一种最大频繁模式的快速挖掘算法

挖掘最大频繁模式是多种数据挖掘应用中的关键问题。提出一种挖掘最大频繁模式的快速算法,该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。     

一种基于模式树的频繁项集快速挖掘算法

模式树是目前频繁项集挖掘最常用的数据结构,使用模式树可以有效地将数据库压缩于内存,并在内存中完成对频繁项集的挖掘。为了进一步提高频繁项集挖掘算法的可扩展性,本文对模式树进行了细致的研究,在此基础上提出了一种挖掘频繁项集的新算法,FP-DFS算法。该算法通过对模式树的各种操作简化了对频繁项集的搜索过程。实验表明,该算法对于频繁项集挖掘具有比较高的效率。     

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.     

Sliding window-based frequent pattern mining over data streams

Finding frequent patterns in a continuous stream of transactions is critical for many applications such as retail market data analysis, network monitoring, web usage mining, and stock market prediction. Even though numerous frequent pattern mining algorithms have been developed over the past decade, new solutions for handling stream data are still required due to the continuous, unbounded, and ordered sequence of data elements generated at a rapid rate in a data stream. Therefore, extracting frequent patterns from more recent data can enhance the analysis of stream data. In this paper, we propose an efficient technique to discover the complete set of recent frequent patterns from a high-speed data stream over a sliding window. We develop a Compact Pattern Stream tree (CPS-tree) to capture the recent stream data content and efficiently remove the obsolete, old stream data content. We also introduce the concept of dynamic tree restructuring in our CPS-tree to produce a highly compact frequency-descending tree structure at runtime. The complete set of recent frequent patterns is obtained from the CPS-tree of the current window using an FP-growth mining technique. Extensive experimental analyses show that our CPS-tree is highly efficient in terms of memory and time complexity when finding recent frequent patterns from a high-speed data stream.     

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。     

基于电子病历的频繁模式挖掘研究

提出了对电子病历挖掘频繁集的一种方法,该方法引入了一种称为模式仓库结构,它以简洁方式来存储所有相关信息且可直接导出FP-tree;给出了一种称为FP-aprgrowth算法,它综合了Apriori方法和FP-growth方法二者的优点,接着阐明了FP-tree映射到决策树的原理和方法。最后给出一个例子显示其处理过程及效率。