基于差异节点集的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list的加权频繁项集挖掘算法NFWI挖掘效率低的问题,提出一种基于WDiffNodeset的加权频繁项集挖掘算法DiffNFWI。对DiffNodeset数据结构进行扩展得到WDiffNodeset,采用集合枚举树和混合搜索策略相结合的方法查找加权频繁项集,以避免大量的交集运算并实现高效查找。使用差集策略计算项集的加权支持度,从而降低计算量。在mushroom、pumsb等数据集上的实验结果表明,DiffNFWI算法的运行效率优于NFWI算法。     

一种改进的基于FP-树的最大目标频繁项集挖掘算法

目前,基于FP-树的最大频繁项集挖掘算法存在的一个问题是FP-树的规模过大,遍历树需耗费大量的运行时间,并且挖掘出来的很多频繁项集是用户不感兴趣的,过多的无用频繁 模式影响了挖掘的效率。本文提出一种排序紧缩非冗余的STFP-树,以及基于STFP-树的最大目标频繁项集挖掘算法STFP-MAX。该算法在满足用户需求的基础上有效地缩小了FP--树的规模,又加快了搜索的速度,从而提高了挖掘的效率。     

基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法

针对基于WN-list 加权频繁项集挖掘算法（NFWI）中挖掘加权频繁项集（FWI）效率低的问题,提出了一种基于WNegNodeset结构的加权频繁项集挖掘算法（NegNFWI）。该算法首先采用了新的数据结构WNegNodeset,它是NegNodeset的扩展,该数据结构采用了一种新的基于集合位图表示的位图加权树（BMW-tree）节点编码模型,通过按位运算符快速提取WNegNodeset的节点集,避免了大量的交集运算;其次采用了差集策略快速计算项集的加权支持度,从而减少了计算量;最后通过仿真实验验证了算法的有效性和可行性。     

基于动态项集计数的加权频繁项集算法

基于Apriori的加权频繁项集挖掘算法存在扫描数据集次数多的问题。为此,提出一种基于动态项集计数的加权频繁项集算法。该算法采用权值键树的数据结构和动态项集计数的方法,满足向下闭合特性,并且动态生成候选频繁项集,从而减少扫描数据集的次数。实验结果证明,该算法生成的加权频繁项集具有较高的效率和时间性能。     

一种挖掘加权频繁项集的改进算法

分析了New-Apriori和MWFI（Mining Weighted Frequent Itemsets）算法之不足,提出了一种挖掘加权频繁项集的New-MWFI算法。该算法按属性的权值对事务进行分类,并依次求出每个类别内的加权频繁项集。由于每个类别内的频繁项集满足Apriori性质,因而可以利用Apriori算法或其他改进算法进行挖掘,从而克服了原来算法的不合理和效率低下的缺陷。实验表明该算法能更有效地从数据集中挖掘出加权频繁项集。     

基于FP树的全局最大频繁项集挖掘算法

挖掘最大频繁项集是多种数据挖掘应用了更新最大频繁候选项集集合,需要反复地扫描整个数据库,而且大部分算法是单机算法,全局最大频繁项集挖掘算法并不多见.为此提出MGMF算法,该算法利用FP-树结构,类似FP-树挖掘方法,一遍就可以挖掘出所有的最大频繁项集,并且超集检测非常简单、快捷.另外MGMF算法采用了分布式PDDM算法播报消息的思想,具有很好的拓展性和并行性.实验证明MGMF算法是有效可行的.     

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。     

快速挖掘最大频繁模式算法

文章针对挖掘最大频繁项目集问题,提出了一个基于FP-树的快速算法DMFP,该算法引入了FP-树最大深度和非频繁2-项集,采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略来预先对候选集进行有效剪枝,该算法的执行效率较其它同类算法有明显改进。     

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．     

挖掘正相关的频繁项集

在由频繁项集产生关联规则时,利用提升度判断规则前、后件之间的正相关性可以避免产生一些无意义的关联。但是,这并不能保证规则前、后件中的项是正相关的,也不能减少挖掘频繁项集的时间开销。当规则的前件或后件存在负相关的项时,仍然可能产生无意义的关联规则。针对以上问题,基于数学期望,提出了正相关的频繁项集的概念,并改进了一种直接在FP-树中挖掘频繁项集的算法,挖掘出正相关的频繁项集,从而有效地解决以上问题。实验表明,该算法可以大幅度地减少所产生的频繁项集数量,显著地降低了挖掘频繁项集的时间开销。对于大型数据集,尤其是稠密型数据集,该算法具有良好的性能。     

一种基于FP-树的最大频繁模式增量更新挖掘算法

挖掘关联规则是数据挖掘领域的一个重要研究方向,人们已经提出了许多用于发现数据库中关联规则的算法,但对关联规则的增量维护问题的研究较少.深入分析了增量更新情况,使用了目前较高效的最大频繁模式挖掘算法FP-Max,并对其进行改进.基本思想:①基于FP-树;②考虑了数据集中,数据增加情况下FP-树的更新;③对FP-Max算法进行改进来更新、维护已经挖掘出来的最大频繁模式.     

Batch incremental processing for FP-tree construction using FP-Growth algorithm

In the present scenario of global economy and World Wide Web, large sets of evolving and distributed data can be handled efficiently by incremental data mining. Frequent patterns are very important in knowledge discovery and data mining process, such as mining of association rules, correlations. FP-tree is a very versatile data structure used for mining of frequent patterns in knowledge discovery and data mining process. FP-tree is a compact representation of transaction database that contains frequency information of all relevant frequent patterns (FP) of the database. All of the existing incremental frequent pattern mining algorithms, such as AFPIM, CATS, CanTree, CP-tree, and SPO-tree, perform incremental mining by processing one transaction of the incremental part of database at a time and updating it to the FP-tree of initial (original) database. Here, in this paper, we propose a novel method that takes advantage of FP-tree representation of incremental transaction database for incremental mining. We propose a batch incremental processing algorithm BIT_FPGrowth that restructures and merges two small consecutive duration FP-trees to obtain a FP-tree of the FP-Growth algorithm. Our BIT_FPGrowth uses FP-tree as preprocessed data repository to get transactions (i.e., item-sets), unlike other sequential incremental algorithms that read transactions from database. BIT_FPGrowth algorithm takes less time for constructing FP-tree. Our experimental results show that, as the size of the database increases, increase in runtime of BIT_FPGrowth is much less and is least of all the other algorithms.     

改进的频繁模式挖掘算法

为解决传统频繁模式挖掘算法效率不高的问题,提出了一种改进的基于FP-tree （Frequent pattern tree）的Apriori频繁模式挖掘算法.首先,在Apriori算法的连接步加入连接预处理过程;其次,对CP-tree （Compact Pattern tree）进行扩展,构造了一个新的树结构ECP-tree （Extension of Compact Pattern tree）,新的树结构只需对数据库进行一次扫描就能构造出一棵紧凑的前缀树,且支持交互式挖掘与增量挖掘;然后,将改进点与APFT算法结合,用于挖掘频繁模式;最后,使用UCI数据库中两个数据集进行实验.实验结果表明：改进算法具有较高的挖掘效率,频繁模式挖掘速度显著提升.     

基于改进FP-树的最大模式挖掘算法

频繁模式挖掘是数据挖掘领域中的一个非常重要的分支,但是由于其内在的计算复杂性,挖掘密集型数据的频繁模式完全集非常困难而且数量往往大得惊人,难以理解和应用。最大频繁模式(最大模式)压缩隐含了所有的频繁模式,存储所占用的空间远远小于完全集,因而最大模式挖掘具有十分重要的意义。该文改进了传统的FP-树结构并提出了一种有效的基于改进FP-树的最大模式挖掘算法IFP-M ax;通过引入后缀子树的概念,算法在挖掘过程中不用生成最大频繁模式候选集,从而大大提高了算法的时间效率和空间可伸缩性。实验表明,IFP-M ax的挖掘速度比M AFIA和GenM ax大约快一个数量级。     

一种基于最大加权频繁项目集的数据库相似性判别算法

在引入最大加权频繁项目集之后，给出一种新的数据库相似性度量模型，并提出基于最大加权频繁项目集的数据库相似性度量算法．该算法可有效地改进基于最大频繁项目集的数据库相似性度量方法，提高数据库相似性度量准确性．在实际应用中，改进模型为分布多库环境下数据挖掘的数据准备提供有效的框架，因而具有重要的使用价值．     

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。     

基于FS-tree的频繁模式挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究方向,用于发现项集之间的关联性。FP-growth算法通过构造FP-tree产生频繁集,由于其不生成候选集从而大大降低了搜索开销,其缺点是占用大量的内存空间。基于FP-growth的算法思想,提出基于FS-tree（频繁1-项子树）的频繁模式挖掘算法,通过将FP-tree拆分为多棵FS-tree,使算法的空间复杂度明显减小。实验表明,该算法是有效的。     

基于IRSM模型的频繁模式挖掘

后继矩阵是一种新型的全文存储索引模型。根据warshall理论和区间求交的性质提出一种基于间接后继矩阵模型的频繁模式挖掘算法。和FP-growth方法一样,算法直接构造频繁项集,不进行Apriori算法所采用的代价很高的候选集产生与测试操作。然而它比FP-树模型具有更多的优点：只需扫描一遍事务库;挖掘任务只局部关联于后继矩阵的一行。实验表明,其具有与FP-growth算法相当甚至更高的效率。更重要的是,IRSM模型同时是一种事务库的良好索引形式,具有高效支持事务查询的能力。     

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.     

基于关联图的加权关联规则挖掘算法

针对交易数据库中数据项重要性不同的现象,引入加权支持度和最小支持期望的概念,提出一种基于关联图的加权关联规则模型,并在该模型基础上,设计了改进的加权关联规则挖掘算法。该算法扫描数据库仅一次,采用关联图存储频繁2项集信息,通过构建基于图的剪枝策略,减少验证频繁项集的计算量,有效提高加权频繁项集的生成效率。