FSP:一种基于图论的频繁结构模式挖掘算法

研究在图集中挖掘频繁结构模式的方法，并提出了一种发现频繁结构的新算法FSP（Frequent Structure Pattem Mining），通过在图中建立了一种新的字典顺序，并把每个图映射成唯一的最小DFS编码作为图的规范形式，从而把图转换成一个序列。基于这种字典顺序，FSP算法不需要生成候选，采用深度优先搜索策略挖掘频繁连通子图。试验结果显示，FSP算法在性能上优于以前的算法。     

一种频繁项目集的快速挖掘算法

关联规则是当前数据挖掘研究的主要领域之一，发现频繁项目集是关联规则数据挖掘中的关键问题。文章提出了一种快速挖掘频繁项目集的新方法FMFI(Fast Mining Frequent Itemsets)。针对关联规则下频繁项目集的特性，该算法摆脱了传统的自底向上的搜索策略，而采取了自底向上和自顶向下相结合的双向搜索方式，从而降低了扫描数据库的次数，提高了挖掘效率。     

频繁子图挖掘研究综述

归纳了频繁子图挖掘方法的处理流程,分析评价了频繁子图挖掘的典型算法:广度优先搜索和深度优先搜索的频繁子图挖掘算法,概述了频繁子图挖掘研究的平台--图模型及其产生器,并对频繁子图挖掘方法未来研究方向进行了展望.     

频繁子图挖掘算法gSpan的设计与实现

由于大部分图挖掘算法都需要利用频繁子图,频繁子图挖掘逐渐成为了数据挖掘领域中的热点研究内容.目前,很多高效的频繁子图挖掘算法已经被提出.其中,gSpan算法是目前公认的最好的频繁子图挖掘算法.然而,在化合物数据集上,还可以利用化合物的特殊结构进一步优化gSpan算法的性能.文献利用了化合物分子结构的对称性和原子类型分布...     

一种时间序列频繁模式挖掘算法及其在WSAN行为预测中的应用

该文提出FPM(Frequent Pattern Mining)算法充分考虑频繁模式在时间序列中出现次数和分布。基于这些不同分布的频繁模式扩展MAMC(Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型提出FMAMC(Frequent pattern based Mixed memory Aggregation Markov Chain)模型。将FPM和FMAMC应用到实际的智能楼宇项目中,证明和现有算法相比FPM算法具有较好的时间性能,FMAMC模型能够比MAMC模型更准确的预测WSAN节点行为。     

一种不产生候选集的最大频繁集快速挖掘算法

发现最大频繁(项目)集是关联规则挖掘中的重要问题。提出一个基于频繁模式树FP—Tree(Frequent Pattern Tree)的快速发现最大频繁项目集算法MFP—growth(Maximum Frequent Pattern growth)，其发现过程中不需要产生候选(项目)集，从而提高了挖掘效率。由实验结果表明，此算法在发现最大频繁项目集方面具有很好的性能。     

一种基于极大完全子图的最大频繁项集并行挖掘算法

提出一种基于极大完全子图的最大频繁项集并行挖掘算法PMFIM,通过遍历由频繁2-项集构成的用邻-接矩阵表示的图,寻找图的极大完全子图,从而由极大完全子图顶点序列实现对项集的划分,即挖掘子任务的划分.在同类算法中,将找到的最大频繁项划分为局部最大频繁项集LMFI、可能最大频繁项集PMFI和邻接项集的最大频繁项集的超集SMFI,减少了该类算法合并最大频繁项集的开销,并对算法进行了实现和优化.     

概率频繁模式挖掘算法研究综述

本文围绕图集中的频繁子图挖掘算法、单图中的频繁子图挖掘算法两个方面展开讨论,对概率频繁模式挖掘算法进行了研究以及综述,并在此基础上提出了一些笔者自己的见解,希望能够对今后的概率频率模式挖掘算法的研究提供一些理论建议。     

一种用于生物网络数据的频繁模式挖掘算法

 频繁模式挖掘是生物网络数据分析中的一个核心问题,对于研究生物网络的组织结构和功能模块具有重要意义.本文提出了子图环分布的概念并构造了子图搜索算法,提高了搜索效率.其次设计了动态抽样算法计算子图频率,用于提高非穷举搜索的精度.利用4个真实生物网络数据进行仿真实验研究,验证了本文算法在效率和精度上相对于现有算法的优势.     

加权最大频繁项目集挖掘算法

关联规则是数据挖掘领域的一个重要分支,而发现最大频繁项目集是关联规则挖掘中的重要问题.最大频繁项目集挖掘是在数据库中各属性之间是平等的情况下进行的,但现实中并非如此.频繁模式树(Frequent Pattern Tree,FP-Tree)已不能满足要求.为此提出了一个有效的基于加权FP-Tree的加权最大频繁项目集挖掘算法,其挖掘过程中不需要产生候选项目集.并通过实例说明了此算法的挖掘过程.实验结果表明此算法是有效的并且有较好的扩展性.     

基于频繁闭图的图包含查询算法

 交通网络可利用图数据进行描述与分析,常用的方法包括挖掘、查询、分类等.提高大规模图集上查询算法效率的问题是当前图数据分析领域中一个重要的研究方向.给定图集,图包含查询返回图集中所有查询图的子图.本文提出一种基于频繁闭图的包含查询算法.算法首先通过选择比消除频繁闭图之间的冗余,然后将具有强选择性的频繁闭图通过树的结构组织起来建立索引,并在此索引基础上实现图包含查询.在文章的最后,给出了理论与实验的分析结果.结果表明,该算法不但能高效的进行索引筛选,而且能显著的减小候选集尺寸,进而大大的降低了查询图与索引模式之间以及与候选集之间的子图同构测试次数,提高了查询效率.     

一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法

相对于传统的频繁模式挖掘,加权频繁模式挖掘能发现更有价值的模式信息.针对数据流中的数据只能一次扫描,本文提出了一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法WFP-SW(Sliding Window based Weighted Frequent Pattern minig),算法采用WE-tree(Weighted Enumeration Tree)存储模式和事务信息,利用虚权支持度维持模式的向下闭合特性,同时获取临界频繁模式.对临界频繁模式进一步计算其加权支持度获取加权频繁模式,使得计算更新模式更加便捷.实验结果显示算法具有较高的挖掘效率并且所需的内存更少.     

移动通信用户时空行为分析算法研究及系统实现

为了挖掘移动用户行为，提出了基于密度聚类的移动用户热点区域识别算法及融合加权频繁模式（Frequent Pattern,FP）树和最长公共子序列（Longest Common Subsequence,LCSS）算法的移动用户出行频繁轨迹模式提取方法。首先说明与思路相关的概念，其次采用密度聚类方法来识别城市的热点区域，最后融合加权FP树和LCSS算法来提取移动用户出行轨迹模式，并对算法在工程中的应用路径及应用效果进行了说明。     

图数据中频繁模式挖掘算法研究综述

 本文对图数据中的频繁模式挖掘算法进行了综述.依据算法的特性和数学基础对算法进行了分类,主要集中于算法的求解思想和不同算法之间的关系的比较,并对一些著名的算法进行了详细的分析和讨论.基于算法的特性,比较了各种算法适用的范围以及应用领域.最后,讨论了频繁模式挖掘的最新进展及未来的研究方向.     

直接线性图嵌入算法及其在人脸识别中的应用

图嵌入算法使用无向有权图来描述数据集的流形结构,目前许多流形学习算法都可统一到这个框架下。线性图嵌入算法(LGE)在高维小样本应用中往往会遇到的奇异值问题,因此需把数据集预先投影到PCA子空间,往往会丢失了一些有用的信息。本文提出了一种直接的线性图嵌入算法(DLGE),可直接从原始数据集中提取特征。此外DLGE算法相对于基于迭代的正交化算法,在最小二乘意义下对截断的征向量进行正交化处理,计算简便有效。在多个人脸数据库库上的仿真结果表明,相对于传统算法,DLGE算法具有更强的人脸表征能力,更好的分类性能,且更加鲁棒。     

非树型网络模体发现算法

 现有的大多数网络模体发现算法发现网络中的确切模体,但是由于生物数据是不完整的,有噪声的,而且生命过程具有动态性,概率网络模体具有更实际的意义.本文提出了非树型网络模体发现算法,寻找由一组相似子图组成的概率网络模体.在该算法中,首先提出子图挖掘算法ESN挖掘网络中所有给定规模的非树型子图,然后进行多图比对,最后基于统计模型和对应的得分函数,用模拟退火算法求得网络模体.对E.coli和Yeast的基因调控网络的仿真实验表明,该算法能够高效地发现生物网络中的概率模体.     

基于图的文献引用关系挖掘算法的研究

基于图结构的挖掘是数据挖掘的新的研究方向,根据相关内容定义了用图表示两个有关文献引用关系的概念,提出了用图挖掘解决文献间相似关系的衡量与解决方法,目的在于找寻以文献为结点构造的图形中结点和结点之间的相互关系,进而反映出文献和文献之间的相似关系与文献的权威度。将图挖掘技术应用在文献引用关系方面,并提出了比较新颖的挖掘算法,此算法适合于以文献为结点构造的有向无环图,并为将来继续研究此方向打下了基础。所得结论将在图挖掘理论研究和网络搜索引擎方面具有很高的实用价值。     

电磁场与微波技术

044 2004010579并行处理技术在电大尺寸复杂目标电磁散射中的应用/卢光辉,孙世新,从在平,陈瀚,王浩刚(电子科技大学)”电子学报一2003,31(6).一882一885虽然快速多极子算法F MM(Fast Multipole Method)和多层快速多极子算法MLFMA(Multi一Level Fast Multipole Algorithm)是解决     

WDM网络中一种新型的波长转换器配置算法

在波分复用(WDM)光网络中,文章将经过各节点的最短路径的总长度作为权值对节点进行排序,利用优先配置最短路径总长度较长的节点的思想,对已有的"子图+ 代数决策图(ADD)"算法进行改进,得到了一种新的"子图+路径长度排序 (PLS)"算法.对两种算法进行了计算机仿真,结果显示新算法在保证结果准确的同时,较有效地降低了运算的时间复杂度.     

最大频繁项集的高效挖掘

提出了一种基于布尔矩阵的最大频繁项集挖掘算法MBA（Mining Boolean Array for maximal frequent itemsets），通过将FP-tree映射成布尔矩阵和权值表，运用布尔逻辑运算进行矩阵投影操作得到最大频繁项集。运算效率得到很大提高。