频繁闭项目集挖掘算法研究

目前已提出了许多基于Apriori算法思想的频繁项目集挖掘算法,这些算法可以有效地挖掘出事务数据库中的短频繁项目集,但对于长频繁项目集的挖掘而言,其性能将明显下降.为此,提出了一种频繁闭项目集挖掘算法MFCIA,该算法可以有效地挖掘出事务数据库中所有的频繁项目集,并对其更新问题进行了研究,提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法UMFCIA,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法MFCIA是有效可行的.     

全局频繁闭项目集挖掘算法研究

频繁闭项目集挖掘是数据挖掘研究中的一个重要研究课题.目前已有的频繁闭项目集挖掘算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁闭项目集挖掘算法的研究尚不多见.为此,本文提出了一种快速挖掘全局频繁闭项目集算法,并对其更新问题进行了研究;提出了一种相应的频繁闭项目集增量式更新算法,该算法将充分利用先前的挖掘结果来节省发现新的全局频繁闭项目集的时间开销.实验结果表明算法是有效的.     

一种基于FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

提出一种基于FP—tree的最大频繁项目挖掘算法DMFIA—D,该算法运用双向搜索策略。根据FP—tree构造特征自顶向下选取最大频繁候选项集,自底向上对候选项集进行计数、剪枝最终确定最大频繁项目集。由于减少了最大频繁候选集,并对候选集进行有效剪枝,从而缩短算法的挖掘时间,提高挖掘效率。     

一种基于频繁模式树的最大频繁项目集挖掘算法

目前提出的频繁项目集挖掘算法大多基于Apriori算法思想,这类算法会产生巨大的候选集并且重复扫描数据库.针对这一问题,给出一种基于频繁模式树的最大频繁项目集挖掘算法FP-MFIA,该算法利用频繁模式树对最大频繁项目集进行检索,通过位图建树的方法有效的减少了扫描数据库的次数,从而节省了CPU的执行时间.另外,此算法运用独特的最大频繁项目集判断策略,同时运用投影技术进行超集检测,提高了遍历的效率,实验结果表明该算法是快速有效的.     

基于粒度计算的频繁闭项目集挖掘

针对现有频繁闭项目集挖掘算法存在的不足,提出了一种基于粒度计算的频繁闭项目集挖掘算法。通过混合进制数的变化来生成候选项目集,避免使用了复杂的数据结构,减少了内存和CPU的开销;利用粒度计算的分而治之思想来计算频繁闭项目集的支持度,避免了多次重复扫描数据库,减少了计算复杂度和I/O开销。实验结果表明该算法比经典的频繁闭项目集挖掘算法快速而有效。     

快速挖掘全局最大频繁项目集

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.现行可用的最大频繁项目集挖掘算法大多基于单机环境,针对分布式环境下的全局最大频繁项目集挖掘尚不多见.若将基于单机环境的最大频繁项目集挖掘算法运用于分布式环境,或运用分布式环境下的全局频繁项目集挖掘算法来挖掘全局最大频繁项目集,均会产生大量的候选频繁项目集,且网络通信代价高.为此,提出了快速挖掘全局最大频繁项目集算法FMGMFI(fast mining global maximum frequent itemsets),该算法采用FP-tree存储结构,可方便地从各局部FP-tree的相关路径中得到项目集的频度,同时采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略,可有效地降低网络通信代价.实验结果表明,FMGMF算法是有效、可行的.     

最大频繁项目集的快速更新

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题．为克服基于Apriori的最大频繁项目集挖掘算法存在的不足,DMFIA采用FP-tree存储结构及自顶向下的搜索策略,有效地提高了最大频繁项目集的挖掘效率．但对于频繁项目多而最大频繁项目集维数相对较小的情况,DMFIA要经过多层搜索且在每一层产生大量的候选项目集,因而影响算法的执行效率．为此,该文提出了DMFIA的改进算法IDMFIA(the Improved algorithm of DMFIA)．IDMFIA采用自顶向下和自底向上双向搜索策略,可尽早修剪掉较短最大频繁项目集的超集和较长最大频繁项目集的子集．另外,该文还提出最大频繁项目集更新算法FUMFIA(Fast Updating Maximum Frequent Itemsets Algorithm),该算法充分利用已建立的FP-tree和已挖掘的最大频繁项目集,可对已挖掘的最大频繁项目集进行高效维护．实验结果表明,IDMFIA和FUMFIA可有效提高最大频繁项目集的挖掘和更新效率．     

一种基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法

最大频繁项目集挖掘是多种数据挖掘应用研究的一个重要方面,最大频繁项目集的快速挖掘算法研究是当前研究的热点。传统的最大频繁项目集挖掘算法要多遍扫描数据库并产生大量的候选项目集。为此,该文提出了基于F-矩阵的最大频繁项目集快速挖掘算法FMMFIBFM,FMMFIBFM采用FP-tree的存储结构,仅须扫描数据库两遍且不产生候选频繁项目集,有效地提高了频繁项目集的挖掘效率。实验结果表明,FMMFIBFM算法是有效可行的。     

一种分布式全局频繁闭项目集快速挖掘更新算法

在数据挖掘研究中,频繁闭项目集挖掘成为重要的研究方向.目前已有的频繁闭项目集挖掘算法主要针对单机环境,有关分布式环境下的全局频繁闭项目集挖掘算法的研究尚不多见.针对无共享体系结构数据水平分布的情况,提出了一种分布式快速挖掘全局频繁闭项目集增量式更新算法,算法通过对各节点候选频繁项目集进行预处理,有效地降低网络通信量,提高全局频繁闭项目集挖掘算法的效率,该算法充分利用前次挖掘结果来发现新的全局频繁闭项目集,具有较高的效率.理论分析和实验结果表明算法是有效的.     

快速挖掘频繁项目集算法

频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上,提出了一种能够快速挖掘频繁项目集的算法,对频繁项目集挖掘的搜索空间以及数据表示进行了优化,缩小搜索空间和数据表示的规模,减少计算项目集支持数的时间,提高算法的执行效率,实验结果表明,该算法在性能上优于FP-Growth算法.     

频繁闭合项目集的并行挖掘算法研究

频繁项目集挖掘因其在数据挖掘领域中的基础地位和广泛应用备受学术界和产业界的关注，用挖掘频繁闭合项目集代替挖掘频繁项目集是近年来提出的一个重要策略。不同于以往提出的挖掘所有频繁项目集的并行算法，本文针对频繁闭合项目集的特性及并行挖掘的特点，给出了共享存储器模型上(Shared Memory)基于频繁模式树(FP-tree)的挖掘频繁闭合项目集的并行算法(FCIPM)思想，提出了频繁闭合项目集直接判断法，性能分析表明所提技术对算法的性能提高起到了关键作用。     

基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集

提出了基于频繁项集的最大频繁项集（BFI-DMFI）和频繁闭项集挖掘算法（BFI-DCFI）。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。     

一种高效的最大频繁项集挖掘算法DFMFI-Miner

分析最大频繁项集和完全频繁项集的关系,提出了一个挖掘最大频繁项集的高效算法DFMFI—Miner（The Miner Basedon Depth—First Searching for Mining Maximal Frequent Itemsets）,采用深度优先方法搜索项集空间,采用垂直位图及一定的压缩方法对表示事务数据库并进行约简,并采用多种有效剪枝策略和优化策略,提高了算法的效率。在多个数据集上进行了实验,实验结果表明该算法特别适于挖掘具有长频繁项集的数据集。     

频繁项集挖掘的研究进展及主流方法

关联分析作为数据挖掘的主要研究模块之一,主要用于发现隐藏在大型数据集中的强关联特征。而多数关联规则挖掘任务可分为频繁模式(频繁项集、频繁序列、频繁子图)的产生和规则的产生。前者发现数据集中满足最小支持度阈值的项集、序列与子图;后者从上一步发现的频繁模式中提取高置信度的规则。频繁项集挖掘是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心。十几年来,学者们致力于提高频繁项集的生成效率,从不同的角度进行改进以提高算法效率,大量的高效可伸缩性算法被提出。文中对频繁项集挖掘进行深入分析,对完全频繁项集、闭频繁项集、极大频繁项集的典型算法进行介绍和评述,最后对频繁项集挖掘算法的研究方向进行简要分析。     

一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法

针对相关算法在挖掘频繁闭项集时所存在的问题, 提出了一种基于位运算的频繁闭项集挖掘算法。该算法首先将数据集转换成布尔矩阵, 只需扫描数据集一次; 通过位运算计算支持度, 利用矩阵和数组存储辅助信息, 减少时间和空间消耗; 深度优先搜索产生频繁闭项集时利用剪枝策略进一步减少挖掘时间; 利用同生项集性质进行闭合性检测, 无须检查超集或子集。理论分析和实验结果验证了该算法的有效性。