基于B-list的快速频繁模式挖掘算法

针对现有的频繁模式挖掘算法存在建树复杂、挖掘效率低等问题,提出一种基于构造链表（B-list）的频繁模式挖掘（BLFPM）算法。BLFPM使用一种新的数据结构B-list表示频繁项集,通过连接两个k-1-频繁项集的B-list可以快速得到k-项集的支持度,避免了多次扫描数据库;针对连接两个B-list时间复杂度高的问题,给出了一种线性时间复杂度的连接方法,提高了BLFPM的时间效率;同时,BLFPM采用集合枚举树代表搜索空间,并使用子集非频繁剪枝策略,减小了频繁模式挖掘的搜索空间,提高了算法的执行速度。实验结果表明,与NSFI算法和prepost算法相比,BLFPM的时间效率提高约12%到29%,空间效率提高约10%到24%,对稀疏数据库或稠密数据库进行频繁模式挖掘均可以得到良好的效果。     

一种面向高校学生体测数据的模式挖掘方法

目前,每年测试高校大学生的体质健康,会产生大量的数据,为了提高关联规则对体测数据的挖掘效率,提出了一种面向高校学生体质测试数据的模式挖掘方法。利用经典的关联规则挖掘方法如Apriori算法和频繁模式树（Frequent Pattern Tree,FP-Growth）算法,对体测数据进行关联规则挖掘。实验结果表明,该模式挖掘的最小数据集能有效提高关联规则算法对体测数据的模式挖掘效率。     

分布式数据库多层关联规则挖掘算法研究

对分布式数据库多层关联规则挖掘的理论和方法进行了研究,提出了一种基于频繁模式树FP-tree(Freguent Pattern tree)的快速挖掘算法DMAML_FPT(Distributed Mining Algorithm of Multiple Level based on FP-tree)。与类Apriori算法相比较,该算法最多只需扫描数据库三遍,不需产生和传输大量的候选项集,减少了数据通信量,从而提高了数据挖掘的效率。 实验结果表明算法DMAML_FPT是可行和有效的。     

改进的序列模式挖掘在医院转诊中的应用

为了研究患者在不同医院间的转诊行为模式, 可以使用序列模式挖掘算法. 类Apriori算法是序列模式挖掘中的常用算法, 但该算法存在一些不足之处, 如产生候选序列的数目较多、需要频繁扫描数据库. 针对类Apriori算法存在的不足, 本文提出了相应的改进措施, 采用新的剪枝策略并减少不必要的数据库扫描操作. 实验证明, 改进后的算法能更高效地挖掘频繁转诊序列.     

基于Aproiri算法的频繁项集挖掘优化方法

为了进一步降低扫描数据库的次数和减轻内存负担,从而更好地提高挖掘频繁项集的效率,一种基于Apriori的优化算法（M-Apriori）被提出. 该方法通过构建频繁状态矩阵来存放项集的频繁状态,构建事务布尔矩阵来存放事务与项集的关系,此算法只需在初始化阶段扫描一次数据库产生初始的频繁状态矩阵和事务布尔矩阵,并在此基础上直接递推产生所有的频繁项集. 实验证明,与Apriori算法相比,M-Apriori算法具有更好的性能与效率.     

基于分解事务矩阵的关联规则挖掘算法

Apriori算法是数据挖掘领域挖掘关联规则频繁项目集的经典算法,但该算法存在产生大量的候选项目集及需要多次扫描数据库的缺陷。为此提出一种新的挖掘关联规则频繁项目集算法（ CApriori算法）：利用分解事务矩阵来压缩存放数据库的相关信息,进而对分解事务矩阵进行关联规则挖掘;优化了由频繁k -1项目集生成频繁k项目集的连接过程;提出了一种不需要扫描数据库,利用行集“与运算”快速计算支持数的方法,改进算法挖掘所有的频繁项目集只需扫描数据库两次。实验结果表明,改进算法在最小支持度较小时效率高于Apriori算法。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

关联规则挖掘是数据挖掘研究领域中的一个重要任务,旨在挖掘事务数据库中有趣的关联.Apriori算法是关联规则挖掘中的经典算法.然而Apriori算法存在着产生候选项目集效率低和频繁扫描数据等缺点.对Apriori算法的原理及效率进行分析,指出了一些不足,并且提出了改进的Apriori_LB算法.该算法基于新的数据结构,改进了产生候选项集的连接方法.在详细阐述了Apriori_LB算法后,对Apriori算法和Apriori_LB算法进行了分析和比较,实验结果表明改进的Apriori_LB算法优于Apriori算法,特别是对最小支持度较小或者项数较少的事务数据库进行挖掘时,效果更加显著.     

一种改进的LIPI数据挖掘算法的仿真分析

在传统LIPI数据挖掘算法中,需要反复扫描投影数据库寻找局部频繁项并重复构造大量重复投影,造成数据挖掘耗时,效率低下的不足.为了提高算法的计算速度,提出改进的LIPI数据挖掘算法.算法借助连接2-序列位置信息表(LIPI)找到序列模式的下一项,完成K-1序列位置信息与2-序列位置信息的连接,实现序列模式放缩式增长,得出K-序列与K-序列相应的位置信息数据,避免对投影数据库反复扫描;引入了BIDE算法的前后向剪枝策略,检查相同末项序列位置信息表进行前向剪枝,消除大量重复投影的构建,提高挖掘算法的效率.实验结果表明,改进后的算法能快速的寻找到局部频繁项,有效提高了数据挖掘的效率.     

基于CPRIP-Tree的伴生模式挖掘算法

现有的大多数空间伴生模式挖掘算法采用类似Apriori生成方法,通过自底向上,逐层检验的方式挖掘频繁模式。本文提出了一种新的基于伴生模式行实例投影树CPRIP—Tree（Co—location Pattern Row_Instance Projection Tree）的挖掘算法,该算法通过实例查找方式生成伴生模式行实例以构建CPRIP—Tree,并在其基础上上直接挖掘频繁模式。最后通过模拟数据实例分析证明了该算法较基于Apriori算法具有更高的挖掘效率。     

基于矩阵的频繁模式挖掘及更新算法

频繁模式挖掘在数据挖掘领域已经有广泛的应用.然而,对于增量更新频繁模式挖掘研究得不是很多.本文提出了一种新颖的增量更新频繁模式树结构(IUNP_Tree),构建它只需要对数据库扫描一次.此外,提出了基于条件矩阵(conditional matrix)的频繁模式挖掘算法(FPBM_Mine)和增量更新算法INUPA,可以有效地处理数据库的增量更新问题.实验表明,该算法是有效的,并且运行效率高于FP-growth算法.     

一种新的频繁子图挖掘算法

传统Aprior频繁子图挖掘算法中存在大量冗余子图.针对该问题,提出一种新的频繁子图挖掘算法(GAI).介绍一种三层MADI索引结构,用于存储图集的信息,以减少图集的扫描次数,通过扩展ETree树构造频繁子图,并用表来存储候选子图,避免扩展过程中冗余图的产生以及对整个数据库的扫描,从而简化支持度的计算,提高图/子图同构...     

特定数据最大频繁集挖掘算法

针对在某些限定项目数与交易长度数据的关联规则挖掘中FP-growth算法执行效率很低的问题,提出一种最大频繁模式挖掘算法,该算法引入与FP-tree结构类似的All-subset tree存储所有的最大频繁项目集,无需在扫描数据库前指定最小支持度,可以动态给定最小支持度而不用重新扫描数据库。实验结果表明,该算法在这些特定数据的挖掘中,与FP-growth相比明显提高了挖掘效率。     

关联规则挖掘中Apriori算法的研究与改进

经典的产生频繁项目集的Apriori算法存在多次扫描数据库可能产生大量候选及反复对候选项集和事务进行模式匹配的缺陷,导致了算法的效率较低。为此,对Apriori算法进行以下3方面的改进:改进由k阶频繁项集生成k+1阶候选频繁项集时的连接和剪枝策略;改进对事务的处理方式,减少Apriori算法中的模式匹配所需的时间开销;改进首次对数据库的处理方法,使得整个算法只扫描一次数据库,并由此提出了改进算法。实验结果表明,改进算法在性能上得到了明显提高。     

关联规则挖掘Apriori算法的研究与改进

本文采用一种基于布尔矩阵的频繁集挖掘算法。该算法直接通过支持矩阵行向量的按位与运算来找出频繁集,而不需要Apriori算法的连接和剪枝,通过不断压缩支持矩阵,不仅节约了存储空间,还提高了算法的效率。     

基于矩阵约简的Apriori算法改进

 Apriori算法在搜索频繁项集过程中,通常需要对数据库进行多次的重复扫描和产生大量无用的候选集,针对此问题提出一种基于矩阵约简的Apriori改进算法。该算法只需扫描一次数据库,将数据库信息转换成布尔矩阵,根据频繁k-项集的性质推出的结论来约简数据结构,有效地降低无效候选项集的生成规模。通过对已有算法的对比,验证该算法能有效地提高挖掘频繁项集的效     

改进的频繁项集挖掘算法研究

通过对关联规则挖掘技术及经典算法Apriori和FP-growth的研究和分析,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法利用矩阵存储数据,并结合矩阵运算求项集的支持数,有效减少了事务数据库的扫描次数;利用有序频繁项目邻接矩阵创建频繁模式树,有效减少了频繁模式树的分支和层数。通过实例分析了频繁项集的挖掘过程。     

连续时间区间内的频繁词序列挖掘算法

查询文本中频繁出现的短语可快速掌握文本内容,然而传统频繁词序列挖掘算法面向挖掘任务时的时间复杂度较高,无法满足频繁更换查询条件及快速获得反馈的查询需求。利用基于频率树的快速频繁词序列挖掘算法（TS_Mining）,在保持后缀树线性构造时间的情况下实现文本集合中频繁词序列的查询,并采用树型索引结构避免多次扫描文本集合,降低算法时间复杂度。针对连续时间区间内的频繁词序列查询问题,提出改进的剪枝挖掘算法（TS_Pruning）,通过减少频率树的扫描范围进一步提高挖掘效率。实验结果表明,TS_Mining与TS_Pruning算法的运行时间相比经典Apriori挖掘算法约减少了2个数量级,具有更高的频繁词序列挖掘效率。     

一种矩阵和排序索引关联规则数据挖掘算法

在关联规则挖掘算法中,Apriori由于多次对数据库进行扫描会产生较多的候选集,在多次扫描数据库的情况下容易产生I/O开销问题,并引起数据挖掘效率低.矩阵关联规则在数据挖掘过程中没有删除非频繁项集,致使存在较多的无效扫描,对于挖掘效率的提高也不明显.该文提出了一种改进的矩阵和排序索引关联规则数据挖掘算法,首先,删除不需...     

基于线索频繁模式树的关联规则产生算法

虽然FP-Growth算法能够有效地从数据库中挖掘频繁模式,但如何由其挖掘出的频繁模式中高效地产生关联规则仍是一个相当复杂的问题。该文提出了用于组织频繁模式的线索频繁模式树(TFPT)和一个从TFPT中挖掘关联规则的高效算法—最短模式优先算法(SPF)。挖掘模式Y的关联规则时,SPF算法应用了两个优化策略,避免了对大量的不可能成为规则XY-X左部的Y的子集的检查,从而获得了很好的性能。实验表明:与类FP-Growth算法结合时,SPF算法运行速度远远快于Apriori算法,并有相当好的可伸缩性。