多属性约束事件序列的关联规则挖掘方法

传统序列模式挖掘算法往往忽略了序列模式本身的时间特性,所考查的序列项都是单一事件,无属性约束.提出了一种挖掘多属性约束事件序列关联规则的方法.此方法基于传统的Apriori和AprioriAU算法.考虑了应用环境下事件序列模式中事件之间的过渡时间,采用分层式挖掘思想,先挖掘频繁序列模式,然后从频繁事件序列中挖掘多属性约束项的关联规则.实例分析为挖掘带时间限多属性约束的序列模式提供了实施思路.     

基于CTID序列模式的一种改进算法

提高序列模式挖掘算法效率的关键在于减少发现频繁序列的时间。文中基于CTID概念提出了一种改进的频繁序列模式挖掘算法——SPM，它充分利用频繁项集和中间挖掘结果，得到更多有效的序列模式，并简化了剪枝步骤，从而提高了算法效率。实验证明该算法可行。     

用户行为模式挖掘问题的研究

在软件可用性测试中,分析用户行为模式是一个关键的问题。为解决具有序列长度长、以序列片断为支持度计算依据等特点的用户行为模式挖掘问题,提出了一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法,给出了比特图索引表的构造、事件扩展、事务扩展以及支持度计算的算法。使频繁事件序列能够简单快速地被确定。     

基于CTID序列模式的一种改进算法

提高序列模式挖掘算法效率的关键在于减少发现频繁序列的时间.文中基于CTID概念提出了一种改进的频繁序列模式挖掘算法--SPM,它充分利用频繁项集和中间挖掘结果,得到更多有效的序列模式,并简化了剪枝步骤,从而提高了算法效率.实验证明该算法可行.     

用户行为模式挖掘问题的研究

在软件可用性测试中，分析用户行为模式是一个关键的问题。为解决具有序列长度长、以序列片断为支持度计算依据等特点的用户行为模式挖掘问题，提出了一种有效的基于前缀树的频繁事件序列扩展方法，给出了比特图索引表的构造、事件扩展、事务扩展以及支持度计算的算法。使频繁事件序列能够简单快速地被确定。     

多维序列模式挖掘算法

提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP,该算法包括3个步骤:挖掘数据集中的最大频繁模式,每个频繁模式成为一个模式类;比较数据中各序列项序列与各模式类的包含与相似关系;按照一定的规则抽取与各模式类相关的属性,给出以属性为前件、模式类为后件的多维序列规则为形式的多维序列模式挖掘结果....     

挖掘频繁闭序列的一种改进算法

由于频繁闭序列在数量上要远小于频繁序列且与频繁序列有着相同的表达能力在近几年倍受关注．频繁闭序列挖掘过程中最耗时同时也是最关键的步骤是序列间的包容关系检查，作者分析了频繁闭序列自身的特点以及已有的频繁闭序列挖掘算法，提出了一个挖掘频繁闭序列的算法FCSeq，该算法通过引入快速包含检查策略大大减少了不必要的包容关系判断，对提高算法的性能有着显著的作用，实验表明该算法有效．     

基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法

为了减少在序列模式挖掘过程中由于重复运行挖掘算法而产生的时空消耗,提出了一种基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法(ISPM). ISPM算法采用频繁序列树作为序列存储结构,频繁序列树中存储数据库中满足频繁序列树支持度阈值的所有序列模式及其支持度信息.当支持度发生变化时,通过减少本次挖掘所要构造投影数据库的频繁项的数量来缩减投影数据库的规模,从而减少时空消耗.实验结果表明,ISPM算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和Inc-Span算法     

一种时序组合模式挖掘算法

序列模式挖掘是发现特征的重要方法之一。目前运用于时间序列模式的方法有两类,一种是基于相对时间的离散化模式查询,另一种是基于连续时间的原始时间模式查找。结合目前两种主流算法,提出了频繁同类异构模式算法和频繁异类组合模式算法,并使用图挖掘算法和聚类算法执行快速收敛。实验结果表明,提出的算法运行效率高,同时能够找到扩展性更强,适用性更广的频繁时间序列模式。     

多时间粒度序列模式挖掘

序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要问题.传统的序列模式仅能揭示频繁出现的项目以及出现的顺序,但不能揭示在前续项目出现的情况下,后续项目出现的时间.在本文中,引入一种新的多时间粒度序列模式,模式中相邻项目之间的转换时间采用从原数据集中导出的、多时间粒度下的最小有界时间区间和平均时间标注.建立了多时间粒度序列模式挖掘模型,提出了一种新的多时间序列模式挖掘算法MG-PrefixSpan.实验表明,算法是有效的.     

一种挖掘最大频繁项集的深度优先算法

最大频繁项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题．提出一种新的深度优先搜索最大频繁项集的算法．该算法采用位图数据格式,结合了流行的各种有效剪枝技术,并使用局部最大频繁项集来进行高效的超集存在判断,明显地加速了最大频繁项集的生成,从而降低了CPU时间．     

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．     

数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法*

挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间。理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性。     

序列模式增量式更新的研究

序列模式挖掘是数据挖掘领域中十分重要的研究课题.目前已有许多算法用于序列模式的挖掘,但在序列模式增量式更新方面的研究还比较少,针对这种情况提出了序列模式增量式更新的挖掘算法SPIU.SPIU算法充分利用了原有的挖掘结果,并对产生的候选频繁序列进行剪枝,有效地减小了候选频繁序列的大小,从而很好地改善了挖掘效率.测试结果表明SPIU算法是正确和高效的,另外算法还具有很好的扩放性.     

A novel approach for mining maximal frequent patterns

Mining maximal frequent patterns (MFPs) is an approach that limits the number of frequent patterns (FPs) to help intelligent systems operate efficiently. Many approaches have been proposed for mining MFPs, but the complexity of the problem is enormous. Therefore, the run time and memory usage are still large. Recently, the N-list structure has been proposed and verified to be very effective for mining FPs, frequent closed patterns, and top-rank-k FPs. Therefore, this paper uses the N-list structure for mining MFPs. A pruning technique is also proposed to prune branches to reduce the search space. This technique is applied to an algorithm called INLA-MFP (improved N-list-based algorithm for mining maximal frequent patterns) for mining MFPs. Experiments were conducted to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm. The experimental results show that INLA-MFP outperforms two state-of-the-art algorithms for mining MFPs.     

挖掘数据流滑动时间窗口内Top-K频繁模式

由于数据流滑动时间窗口中流数据包含模式的支持度是动态变化的,很难给出一个合适的支持度门限来挖掘数据流滑动时间窗口内的频繁模式.在研究数据流滑动时间窗口内流数据变化特点的基础上,论文提出了一种挖掘数据流滑动时间窗口内Top-k频繁模式的方法,该方法能够在保证模式挖掘误差基础上快速删除窗口内不频繁模式信息,保留重要的模式信息,并能按照支持度降序输出Top-k频繁模式.仿真实验结果表明,该算法具有较好的效率和正确性,并优于其它同类算法.     

空间极大co-location模式挖掘研究

空间co-location模式代表了一组空间特征的子集,它们的实例在空间中频繁地关联。挖掘空间co-location模式的研究已经有很多,但是针对极大co-location模式挖掘的研究非常少。提出了一种新颖的空间极大co-location模式挖掘算法。首先扫描数据集得到二阶频繁模式,然后将二阶频繁模式转换为图,再通过极大团算法求解得到空间特征极大团,最后使用二阶频繁模式的表实例验证极大团得到空间极大co-location频繁模式。实验表明,该算法能够很好地挖掘空间极大co-location频繁模式。     

多层扩展挖掘最大频繁项集

本文提出一种新的搜索最大频繁项集的算法。该算法使用多层扩展深度优先搜索方法,结合有效的前瞻剪枝策略,明显加速了最大频繁项集的生成,从而显著地降低了CPU时间。     

Mining closed and maximal frequent subtrees from databases of labeled rooted trees

Tree structures are used extensively in domains such as computational biology, pattern recognition, XML databases, computer networks, and so on. One important problem in mining databases of trees is to find frequently occurring subtrees. Because of the combinatorial explosion, the number of frequent subtrees usually grows exponentially with the size of frequent subtrees and, therefore, mining all frequent subtrees becomes infeasible for large tree sizes. We present CMTreeMiner, a computationally efficient algorithm that discovers only closed and maximal frequent subtrees in a database of labeled rooted trees, where the rooted trees can be either ordered or unordered. The algorithm mines both closed and maximal frequent subtrees by traversing an enumeration tree that systematically enumerates all frequent subtrees. Several techniques are proposed to prune the branches of the enumeration tree that do not correspond to closed or maximal frequent subtrees. Heuristic techniques are used to arrange the order of computation so that relatively expensive computation is avoided as much as possible. We study the performance of our algorithm through extensive experiments, using both synthetic data and data sets from real applications. The experimental results show that our algorithm is very efficient in reducing the search space and quickly discovers all closed and maximal frequent subtrees.