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     

无重复投影数据库扫描的序列模式挖掘算法

序列模式挖掘在Web点击流分析、自然灾害预测、DNA和蛋白质序列模式发现等领域有着广泛应用.基于频繁模式增长的PrefixSpan是目前性能最好的序列模式挖掘算法之一.然而在密数据集和长序列模式挖掘过程中会出现大量的重复投影数据库,使得这类算法性能下降.算法SPMDS通过对投影数据库的伪投影做单项杂凑函数,如MD5等,检查是否存在重复的投影数据库,避免大量重复数据库的扫描,并采用一些必要条件简化投影数据库的搜索,进而提高算法的性能.实验和分析都表明SPMDS性能优于PrefixSpan.     

基于序列前缀技术的XML频繁路径挖掘算法

XML文档是半结构化数据,对其进行频繁路径挖掘可以分为两步：XML文档序列化和序列挖掘阶段. 现有的序列化方式将XML文档表示为Xpath路径集合,其中有大量的节点冗余;序列挖掘阶段采用的类Apriori算法需要多次扫描数据库并产生大量的候选集,采用的PrefixSpan算法会产生大量的投影数据库,占用较大的内存. 针对以往XML频繁路径挖掘算法存在的不足,本文提出一种高效的挖掘算法——基于序列前缀技术的XML频繁路径挖掘算法（PXFP,Prefix-based XML Frequent Path Mining Algorithm）. PXFP算法以广度优先方式遍历XML文档树并将每个节点表示为“节点：父节点”的形式,这种序列化的方式减少了节点冗余. 在序列挖掘阶段借鉴PrefixSpan 算法中前缀的概念,但不产生投影数据库,仅得到直接后缀（即前缀的子节点）,通过记录频繁子路径的位置信息逐渐扩大频繁模式的长度,位置信息的引入减少了对数据库的扫描. 实验结果表明,PXFP算法取得了比PrefixSpan算法更高的时间和空间效率.     

一种改进的PrefixSpan算法及其在Web用户行为模式挖掘中的应用

序列模式挖掘是从序列数据库中挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式。针对PrefixSpan算法构造投影数据库时开销巨大、扫描效率不高的问题,通过以序列扩展代替项集进行扩展、放弃挖掘序列数小于阈值min＿support的投影数据库以及直接递归局部频繁项等方式进行改进,并将改进方法应用于Web用户行为模式挖掘中,对日志记录中的规律进行分析和研究。实验分析表明,相比PrefixSpan算法,该改进算法在算法效率方面有一定的提高。     

基于改进PrefixSpan的序列模式挖掘算法

针对PrefixSpan算法构造投影数据库开销大的问题,提出一种基于改进PrefixSpan的序列模式挖掘算法SPMIP。该方法通过添加剪枝步和减少某些特定序列模式生成过程的扫描,来减少投影数据库的规模及扫描投影数据库的时间,提高算法效率,并最终得到需要的序列模式。实验结果证明在获得序列模式不受影响情况下,SPMIP算法比PrefixSpan算法效率更高。     

基于MAP/REDUCE的移动目标连续轨迹模式挖掘的研究

针对传统序列模式挖掘算法都是针对单机环境、静态实例以及非连续轨迹的不足,提出了Map/Reduce系统与经过优化的PrefixSpan序列模式挖掘算法相结合的改进型算法。该算法在生成投影数据库时,只有当待投影序列的第一个元素和前缀的最后一个元素相同时才会被选中,保证了挖掘出的都是连续轨迹片段。同时采用并行处理的方法,使用Map函数构建每个频繁序列前缀对应的投影数据库,使用Reduce函数整合所有的中间键值对得到需要的结果。     

PrefixSpan算法与CloSpan算法的分析与研究

数据挖掘领域的一个活跃分支就是序列模式的发现,即在序列数据库中找出所有的频繁子序列。介绍序列模式挖掘的基本概念,然后对序列模式中的经典算法PrefixSpan算法和基于PrefixSpan框架的闭合序列模式CloSpan算法进行了描述,并对它们的执行过程及其特点进行了分析与比较,总结了各自的优缺点,指出PrefixSpan算法适用于短序列方面挖掘,而CloSpan算法在长序列或者阈值较低时胜过PrefixSpan算法且CloSpan算法挖掘大型的数据库有更好的性能,得出的结果对序列模式挖掘的设计有重要的参考价值。     

PrefixSpan算法与CloSpan算法的分析与研究

数据挖掘领域的一个活跃分支就是序列模式的发现,即在序列数据库中找出所有的频繁子序列.介绍序列模式挖掘的基本概念,然后对序列模式中的经典算法PrefixSpan算法和基于PrefixSpan框架的闭合序列模式CloSpan算法进行了描述,并对它们的执行过程及其特点进行了分析与比较,总结了各自的优缺点,指出PrefixSpan算法适用于短序列方面挖掘,而CloSpan算法在长序列或者阈值较低时胜过PrefixSpan算法且CloSpan算法挖掘大型的数据库有更好的性能,得出的结果对序列模式挖掘的设计有重要的参考价值.     

一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法

针对PrefixSpan算法中反复扫描投影数据库寻找局部频繁项并重复构造挖掘大量重复投影数据库的不足,提出一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法SPM-LIPT。通过连接2-序列位置信息表(LIPT)找到序列模式的下一项,实现序列模式增长,避免对投影数据库反复扫描;同时通过检查相同末项序列首位置信息表(SLIFPT)进行前向剪枝;消除大量重复投影的构建。最后通过实验证明了算法的有效性。     

基于位置信息的序列模式挖掘算法*

PrefixSpan算法在产生频繁序列模式时会产生大量的投影数据库,其中很多投影数据库是相同的。提出了基于位置信息的序列模式挖掘算法——PVS,该方法通过记录每个已产生投影数据库的位置信息,避免了重复产生相同的投影数据库,从而提高了算法的运行效率。通过实验证明,该算法在处理相似度很高的序列数据时比PrefixSpan算法有效。     

基于PrefixSpan 序列模式挖掘的一种改进算法

PretixSpan算法解决了类Apriori算法的不足,但产生的投影数据库花费了较多的存储空间及扫描时间.本文基于PretixSpan算法提出PSD算法,舍弃了对非频繁项的存储及对投影序列数小于最小支持数的投影数据库的扫描,减少了不必要的存储空间,提高了查询速度.实验证明,PSD算法比PretixSpan算法具有更好的时空性能.     

基于Map Reduce的序列模式挖掘算法

传统数据挖掘算法在处理海量数据集时计算能力有限。为解决该问题,提出一种基于Map Reduce的分布式序列模式挖掘算法MR-PrefixSpan。在PrefixSpan算法的基础上,对模式挖掘任务进行分割,利用Map函数处理由不同前缀得到的序列模式,并行构造投影数据库,从而提高挖掘效率及简化搜索空间。采用Reduce函数对中间结果进行规约,得到全局序列模式。在Hadoop集群上的实验结果表明,MR-PrefixSpan能减少数据库扫描时间,具有较高的并行加速比和较好的可扩展性。     

基于Bitmap的序列模式挖掘的改进算法

结合BBSP,提出了一种称做最终位置归纳序列模式挖掘(LPI-SPM)的新算法,该算法可以有效地从大型数据库中获取所有的频繁序列模式。该策略与以前工作的不同点在于:当判断一个序列是否是模式时,通过扫描数据库创建S-矩阵来实现(PrefixSpan)或者通过对候选项进行交运算(SPADE)或并运算(BBSP)统计其数量来实现。相反,在基于下列事实的基础上LPI-SPN会很容易实施这一过程,即若一个项的最终位置小于当前前缀位置,在相同的顾客序列中,该项就不会出现在当前前缀的后面。LPI-SPM在序列挖掘过程中可以大大缩减搜索空间,而且挖掘序列模式的效力可观。实验结果表明,在各种数据集合中LPI-SPM胜过BBSP三倍。     

Mining sequential patterns by pattern-growth: the PrefixSpan approach

Sequential pattern mining is an important data mining problem with broad applications. However, it is also a difficult problem since the mining may have to generate or examine a combinatorially explosive number of intermediate subsequences. Most of the previously developed sequential pattern mining methods, such as GSP, explore a candidate generation-and-test approach [R. Agrawal et al. (1994)] to reduce the number of candidates to be examined. However, this approach may not be efficient in mining large sequence databases having numerous patterns and/or long patterns. In this paper, we propose a projection-based, sequential pattern-growth approach for efficient mining of sequential patterns. In this approach, a sequence database is recursively projected into a set of smaller projected databases, and sequential patterns are grown in each projected database by exploring only locally frequent fragments. Based on an initial study of the pattern growth-based sequential pattern mining, FreeSpan [J. Han et al. (2000)], we propose a more efficient method, called PSP, which offers ordered growth and reduced projected databases. To further improve the performance, a pseudoprojection technique is developed in PrefixSpan. A comprehensive performance study shows that PrefixSpan, in most cases, outperforms the a priori-based algorithm GSP, FreeSpan, and SPADE [M. Zaki, (2001)] (a sequential pattern mining algorithm that adopts vertical data format), and PrefixSpan integrated with pseudoprojection is the fastest among all the tested algorithms. Furthermore, this mining methodology can be extended to mining sequential patterns with user-specified constraints. The high promise of the pattern-growth approach may lead to its further extension toward efficient mining of other kinds of frequent patterns, such as frequent substructures.