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袁红娟 《计算机工程与应用》2013,49(23):106-111
事件序列上挖掘情节规则,旨在发现情节之间的因果关系。基于非重叠的最小发生的支持度定义及深度优先搜索策略,提出在事件序列上挖掘无冗余情节规则的GFExtractor算法。利用非生成子情节的剪枝策略,淘汰非生成子情节;利用向前、向后扩展检查,淘汰非闭情节;最终在情节生成子集Gen与频繁闭情节集FCE之间产生无冗余的情节规则。实验结果证实了算法在事件序列上挖掘无冗余情节规则的有效性。 相似文献
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为克服FCMMiner算法在挖掘频繁闭情节时存在的不足,基于最小且非重叠发生的支持度定义,提出一种事件序列上频繁闭情节挖掘算法FCM++。定义两种特殊的数据结构:频繁情节树(FET)、层头表(LH),采用广度优先搜索策略进行层扩展操作,扩展时将挖掘的频繁情节逐层压缩到FET和LH结点链中。通过动态维护FET及闭合性检查过程挖掘所有的频繁闭情节。实验结果表明,FCM++算法较FCMMiner算法有更高的挖掘效率,能有效地挖掘所有的频繁闭情节。 相似文献
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情节规则挖掘旨在发现频繁情节之间的因果关联,已广泛应用于传感器数据处理、网络安全监控、金融证券管理、事务日志分析等众多领域.针对一个事件序列上的无冗余情节规则挖掘,提出了算法Extractor.该算法采用最小且非重叠发生的支持度定义和深度优先的搜索策略来发现频繁闭情节及其生成子,保证了频繁闭情节及其生成子的挖掘质量和挖掘效率;利用非生成子情节的Apriori性质,避免了冗余的情节生成子判断;直接由频繁闭情节及其生成子产生无冗余情节规则,提高了情节规则的生成质量和生成效率.所进行的实验证实了该情节规则抽取算法的有效性. 相似文献
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事件序列中蕴藏的频繁情节刻画了用户或系统的行为规律.现有的频繁情节挖掘算法在各自支持度定义下具有较好的挖掘效果,但在支持度定义发生变化时却很难甚至无法直接挖掘频繁情节.针对用户多变的支持度定义需求,提出了一种频繁情节挖掘算法FEM-DFS(frequent episode mining-depth first search).该算法通过单遍扫描事件序列,以深度优先搜索方式来发现频繁情节,以共享前/后缀树来存储频繁情节,以单调性、前缀单调性或后缀单调性来压缩频繁情节的搜索空间.实验评估证实了所提出算法的有效性. 相似文献
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N个最频繁项集挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
频繁项集挖掘算法的计算复杂性和生成的频繁项集数量随着事务集项数的增加呈指数增长,最小支持度阈值成为控制这种增长的关键.然而,实际应用中仅使用支持度阈值难以有效控制频繁项集的规模.为此定义N个最频繁项集挖掘问题,并提出基于支持度阈值动态调整策略的宽度优先搜索算法NApriori和深度优先搜索算法IntvMatrix挖掘N个最频繁项集.实验表明,本文的2种方法的效率比朴素方法高2倍以上,特别当N值较低时,本文方法的效率优势更为明显. 相似文献
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数据流闭频繁项集挖掘算法得到了广泛的研究,其中一个典型的工作就是NewMomen、算法。针对New-
Moment算法存在搜索空间大而造成算法时间效率低的问题,提出了一种改进的数据流闭频繁项集挖掘算法A-Ncw-
Moment。它设计了一个二进制位表示项目与扩展的频繁项目列表相结合的数据结构,来记录数据流信息及闭频繁项
集。在窗体初始阶段,首先挖掘频繁1一项集所产生的支持度为最大的最长闭频繁项集,接着提出新的“不需扩展策略”
和“向下扩展策略”来避免生成大量中间结果,快速发现其余闭频繁项集,达到极大缩小搜索空间的目的。在窗体滑动
阶段,提出“动态不频繁剪枝策略”来从已生成的闭频繁项集中快速删除非闭频繁项集,并提出“动态不搜索策略”来动
态维护所有闭频繁项集的生成,以降低闭频繁项集的维护代价,提高算法的效率。理论分析与实验结果表明,A-New-
Moment算法具有较好的性能。 相似文献
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为了提高序列模式挖掘的FLWAP-mine算法挖掘海量数据的效率和性能,基于减少数据库访问次数原则和序列模式的Apriori性质对FLWAP-mine算法进行改进,构造FLWAP-tree过程中只扫描一次访问序列数据库,对树进行剪枝删除非频繁事件。模式挖掘过程中采取投影数据库思想,只搜索当前模式的投影树,对构造的投影树判断剪枝,去除非频繁事件,进一步缩小搜索范围。实验表明,当数据量较大或支持度阈值较小时,改进的FLWAP-mine算法比FLWAP-mine算法有更好的性能。 相似文献