基于频繁模式树的最大频繁模式挖掘算法

为减少高昂的计算代价，用挖掘最大频繁模式集代替挖掘频繁模式集是近年来提出的一个重要研究策略。由最大频繁模式集可求出所有频繁模式，但数量上却可以小几个数量级，从而可大大减少计算代价。通过对最大频繁模式挖掘的问题描述，以及关键问题的分析，针对频繁模式树(FP-tree)和最大频繁模式的特点，给出了基于频繁模式树的最大频繁模式挖掘算法(MMFP)，采取先挖掘候选最大频繁模式再判断子集的方法，经示例分析表明该算法是有效的。提出的单路径修剪和项目修剪等修剪方法大大减少了侯选最大频繁模式的个数，对算法的性能提高起到了关键作用。     

基于动态裁剪频繁模式树的频繁项集并发挖掘算法

为解决FP(frequent pattern)-growth算法中构造频繁模式树(FP-树)所带来的存储和遍历开销较大的问题,提出了一种基于动态裁剪FP-树的频繁项集并发算法Dynamic prune。一方面,通过记录FP 树构造过程中频繁项目计数的变化,实现了FP 树的动态剪枝;另一方面,使用并发策略达到了边构造FP-树,边挖掘频繁项集的效果。与FP growth算法相比,Dynamic-prune无需先构造整棵FP-树再挖掘频繁项集,节省了FP-树的存储开销。实验结果表明Dynamic-prune在运行效率和可扩展性上均优于FP growth算法。     

基于FP树的最大频繁项目集增量式更新算法

发现最大频繁项目集是关联规则挖掘的重要步骤，针对关联规则挖掘中最小支持度发生变化的增量式更新问题，提出了高效发现最大频繁项目集的更新算法．该算法在FP树的基础上增加了记录各项目支持数的表，在头表中增加了域，从而减少了访问事务数据库和FP树的时间，提高了发现最大频繁项目集的效率．     

一种基于压缩FP-树的最大频繁项集挖掘算法

针对基于FP-树挖掘最大频繁项集的算法需要大量的递归调用导致挖掘效率降低的问题,本文提出一种减枝策略并结合FP-树的结构.依据构造Patricia-树的基本原理提出一种PFP-树,将FP-树中满足一定条件的结点进行合并来保存事务数据库,对事务数据库进行进一步压缩以达到降低内存开销和递归调用次数的目的.实验表明,当最小支持度较小时,在执行效率尤其在内存开销方面都有一定的改善.     

一种基于排序FP—TREE挖掘最大频繁模式的高效算法

提出了一种挖掘最大频繁模式的有效算法SFP-MFP,给出了最大频繁模式树MFP-TREE的定义,并使用SFP-TREE结构存储挖掘结果,采用了有效的子集检查方法,极大地降低了算法的时空开销,提高了挖掘效率.理论分析和实验表明,该算法的执行效率较其他同类算法有明显改进.     

分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法

随着分布式数据库记录的不断增加,需要对已挖掘出的全局最大频繁项集进行增量更新。在已经提出的快速挖掘全局最大频繁项集算法(FMMFI)的基础上,提出了分布式数据库全局最大频繁项集增量更新算法(IUGMFI)。IUGMFI算法利用了FMMFI算法已经挖掘出的分布式数据库全局频繁项目和全局最大频繁项集。挖掘增量数据库的全局频繁项目,构建增量数据库的FP-tree,挖掘出增量数据库的全局最大频繁项集,采用自上而下的剪枝策略更新全局最大频繁项集。理论分析和实验结果表明,IUGMFI算法是快速而有效的。     

基于FP树的最大频繁项目集增量式更新算法

发现最大频繁项目集是关联规则挖掘的重要步骤,针对关联规则挖掘中最小支持度发生变化的增量式更新问题,提出了高效发现最大频繁项目集的更新算法.该算法在FP树的基础上增加了记录各项目支持数的表,在头表中增加了域,从而减少了访问事务数据库和FP树的时间,提高了发现最大频繁项目集的效率.     

基于SQL的频繁模式挖掘算法

利用标准SQL语言提出了一种在关系数据库中挖掘频繁模式的简易算法.实验证明该算法具有较高的效率.     

关联规则挖掘中最大频繁集的双向查找算法

在事务数据库中挖掘关联规则已成为数据挖掘领域的一个重要研究课题,而其中频繁项集的查找时间是影响挖掘效率的关键因素。基于Apriori算法,根据最大频繁集的双向查找算法,提出了算法的实现步骤,让两个方向的剪枝工作实现信息共享,加快最大频繁集的查找速度,节省I/O操作时间,并且通过实例和仿真实验验证了算法的高效性。     

基于频繁模式树的正负项目集挖掘

传统的基于支持度—置信度框架的关联规则挖掘方法可能会产生大量不相关的、甚至是误导的关联规则,同时也不能区分正负关联规则。在充分考虑用户感兴趣模式的基础上,采用一阶谓词逻辑作为用户感兴趣的背景知识表示技术,提出了一种基于背景知识的包含正负项目集的频繁模式树,给出了针对正负项目集的约束频繁模式树的构造算法NCFP-Construct,从而提高了关联规则挖掘的效率和针对性,实验结果显示该方法是有效的。     

一种基于局部重构树的改进频繁子图挖掘算法

针对SFP算法在其构造频繁模式树时需扫描数据库两次,算法效率较低的问题,首先提出了一种局部重构树结构OFP,该结构在构造频繁模式时只需要扫描一次数据库即可获取所需信息,同时采用了基于Hash表的辅助存储结构来改进唯一标号图,节省了子图重构时间。然后基于OFP树结构,提出了一种改进的高效频繁模式挖掘算法OSFP。实验结果表明,OSFP算法在内存占用和执行时间上均优于SFP算法。     

基于FP-tree的快速数据挖掘算法

针对挖掘全局频繁项集的算法大多采用的类Apriori算法存在通信量大、同步次数和数据库扫描次数较多等问题,提出了一种基于频繁模式树的快速挖掘全局频繁项集算法（FAMGFI）．该算法让各计算机结点采用FP—growth算法独立地计算局部频繁项集,然后与中心结点交互实现数据汇总,最终获得全局频繁项集．FAMGFI算法采用自顶向下和自底向上策略,能大大降低通信量．理论分析和实验结果表明FAMGFI算法是快速而有效的．     

基于DHP的频繁遍历路径挖掘算法

大量的候选项集是挖掘路径遍历模式中的主要问题.针对这个问题,提出了基于DHP算法的路径遍历算法,通过使用哈希技术在产生侯选项集时删除不满足条件的项目,这种方法特别是在产生候选2-项目时效率非常高,这样很好的解决了整个处理过程的性能瓶颈.另外,使用了整枝技术使事务数据库的大小在每次扫描后迅速减小.实验结果表明,基于DHP的频繁遍历路径算法在挖掘频繁项目集时是有效的.     

一种面向数据流的频繁项集挖掘算法

与传统静态数据库中的数据不同,数据流是一个按时间到达的有序的项集,这使得经典的频繁项集挖掘算法难以适用到数据流中．根据数据流的特点,提出了数据流频繁项集挖掘算法FP—SegCount．该算法将数据流分段并利用改进的FP—growth算法挖掘分段中的频繁项集．然后,利用Count Min Sketch进行项集计数．算法解决了压缩统计和计算快速高效的问题．通过和FP—Ds算法的实验对比,FP—SegCount算法具有较好的时间效率．     

多维数据流最大频集挖掘模型和算法

为了挖掘到有价值的信息,需要挖掘多维数据流上的频繁项目集,因此引入多维项目和多维项目集的概念表示多维数据流上的项目.设计了一种紧凑、压缩的数据结构MaxFP-Tree用于维护多维项目集,并在MaxFP-Tree的基础上设计了挖掘多维数据流上最大频集的增量式更新算法.实验结果表明,设计的挖掘多维数据流中最大频集的模型和算法是高效的.     

频繁情景并行挖掘算法研究

频繁情景可用于挖掘蕴藏在事件序列数据库中的知识,为了提高算法的时间性能,提出了一种挖掘频繁情景的并行算法PRE。研究了局部频繁情景与全局频繁情景的关系;通过研究频繁情景挖掘中事件可删除的条件,提出了逐步缩减数据库的技术,使得算法在迭代过程中需要扫描的数据库大小逐渐减少。数据实验表明,仅采用数据库缩减技术时算法PRE的时间性能比算法WINEPI提高25%,并行挖掘时算法PRE的并行效率与处理器个数近似成线性关系。