基于PrefixSpan的序列模式挖掘改进算法

针对序列模式挖掘算法PrefixSpan在挖掘过程中需要构造大量投影数据库的不足,提出IPMSP算法,在递归挖掘过程中,通过检查序列数据库关于前缀的前缀,避免对同一频繁前缀模式构造重复投影数据库,同时舍弃对非频繁项的存储并在投影序列数小于最小支持度时停止扫描投影数据库,从而提高PrefixSpan算法的时空性能。实验结果证明,IPMSP算法在时间和空间性能上优于PrefixSpan算法。     

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。     

带数据项约束的序列模式挖掘

传统的数据挖掘方法会生成大量的模式和规则,且难以理解,而实际上用户感兴趣的只是其中的一小部分.针对该问题,在挖掘序列模式的PrefixSpan算法基础上提出一种带数据项约束的序列模式挖掘方法,通过数据项约束,减少了搜索空间.实验结果表明,该方法可以有效地挖掘出满足数据项约束的序列模式.     

一种挖掘带时间约束序列模式的改进算法

针对带时间约束的序列模式，提出了一种改进的挖掘算法TSPM，克服了传统的序列模式挖掘方法时空开销大，结果数量巨大且缺少针对性的缺陷．算法引入图结构表示频繁2序列，仅需扫描一次数据库，即可将与挖掘任务相关的信息映射到图中，图结构的表示使得挖掘过程可以充分利用项目之间的次序关系，提高了频繁序列的生成效率．另外算法利用序列的位置信息计算支持度，降低了处理时间约束的复杂性，避免了反复测试序列包含的过程．实验证明，该算法较传统的序列模式发现算法在时间和空间性能上具有优越性。     

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。     

通用时间约束的序列模式挖掘

提出了满足滑动窗口、最大间隙、最小间隙、最大跨度四种时间参数限制的序列挖掘算法．算法通过划分不同的等价类分解搜索空间，利用时间连接实现模式的逐步增长，挖掘过程只需扫描一次序列数据库．由于序列嵌入的四种参数具有通用性，本算法不仅能发现以前相关算法所能发现的模式，还能发现其他算法所不能发现的模式。     

一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法

针对目前现有的增量式序列模式挖掘算法没有充分利用先前的挖掘结果,当数据库更新时,需要对数据库进行重复挖掘的问题。本文提出一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法(ISFST),ISFST采用频繁序列树作为序列存储结构,当数据库发生变化时,ISFST算法分两种情况对频繁序列树进行更新操作,通过遍历频繁序列树得到满足最小支持度的所有序列模式。实验结果表明,ISFST算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和IncSpan算法。     

一种高效的增量式序列模式挖掘算法

现有的增量式挖掘算法在支持度发生变化时,需要对序列数据库进行重复挖掘,为减少由此产生的时空消耗,提出一种高效的增量式序列模式挖掘算法。算法采用频繁序列树作为序列存储结构,当序列数据库和最小支持度发生变化时,通过执行更新操作,实现频繁序列树的更新,利用深度优先遍历频繁序列树找到序列数据库中所有的序列模式。实验结果表明,与IncSpan算法和PrefixSpan算法相比,该算法的挖掘效率较高。     

一种改进的序贯模式算法在地震学中的应用

结合地震预报的领域知识,面向具体的应用,提出了一种改进的基于滑动时间窗口的序贯模式挖掘算法,用来发现广义的地震序列。与地震学中地震序列研究相比,将数据挖掘的应用拓展到地震预报中,通过序贯模式来研究广义地震序列。实验测试结果表明：该算法能够发现一些有意义的广义的地震序列。     

带时间特征的序列模式挖掘算法TESP

引入序列模式时间特征的概念,并提出了一个带时间约束的序列模式挖掘算法,称做TESP(Time-enriched Sequential Pattern mining),该算法在找出模式的同时,也给出了序列模式的时间特征,并且允许用户在挖掘之前对模式的这些时间特征进行限制,提高了序列模式挖掘的灵活性和有用性。     

动态划分序列模式挖掘算法

在对海量数据进行序列模式挖掘时,由于产生的候选序列数量大并且需要反复遍历数据库,会带来存储受限及时效性问题.为此,基于无共享分布式环境,提出一种动态划分序列模式挖掘算法DPSPM.通过分布数据降低数据库扫描的规模,降低I、O开销,使用分派函数指定选举节点,降低通信开销,设计动态列表存储候选序列,降低内存开销,多个子过程异步运行,提高算法的执行效能.实验结果表明,DPSPM算法在较小支持度情况下对中大型数据库有较好的搜索效率.     

一种基于MaxGap约束的高效序列模式挖掘算法

如何有效地将约束与挖掘过程结合,将是提高基于约束的序列模式发现算法效率的关键。本文针对一种典型的强约束形式--MaxGap约束,提出了一种有效的序列模式挖掘方法。该方法利用MaxGap约束的特点,采用了高效的扩展单项剪枝策略,有效地减小了搜索空间的大小,提高了挖掘效率。实验结果表明,本文方法在性能上明显优于现有的方法。     

基于序列模式挖掘的田径视频分类

现有的体育视频分析方法大多都专注于重要事件的提取,而忽视了如何对这些事件进行组织和语义分析。本文提出了一种基于序列模式挖掘的田径视频镜头分类算法。本文主要围绕两个问题展开——特征提取和语义规则的定义。在特征提取阶段,自动的将田径视频镜头分割为一系列可识别的运动事件序列,然后使用机器学习的算法对每类行为事件进行识别。在语义规则定义阶段,使用序列模式挖掘方法发现其中的频繁序列,在此基础上进行。实验选用了上千段田径视频镜头进行测试,结果显示了本文算法进行田径视频镜头分类的有效性。     

会话流中Top-k闭序列模式的挖掘

在会话流中挖掘Top—k闭序列模式,存在因相关比率P的大小而导致的内存消耗和挖掘精度之间的冲突。基于False—Negative方法,提出Tstream算法,制定2种约束策略限制ρ。基于该策略设计加权调和计数函数,渐进计算每个模式的支持度。实验结果证明了该算法的有效性。     

基于隐私保护的序列模式挖掘

隐私保护是当前数据挖掘领域的一个研究热点,其目标是在不暴露原始数据信息的前提下准确地实现挖掘任务。针对隐私保护序列模式挖掘问题,提出了项集的布尔集合关系概念,设计了基于随机集和扰乱函数对原始序列库进行数据干扰的方法模型,并通过扰乱函数的特性还原出原始序列库的频繁序列模式的真实支持度,完成了在保护原始数据隐私的前提下准确地挖掘出频繁序列模式的任务。理论分析和实验结果表明,该方法模型具有很好的数据隐私保护性、挖掘结果准确性和算法执行高效性。     

采用限制与多维技术的数据采掘

针对当今数据采掘中效率不够高的问题，提出了采用限制与多维技术来进行数据采掘，讨论了哪些种类的限制能运用到采掘过程中，设计了一个数据采掘系统结构。     

Web访问序列模式挖掘算法的研究

针对现有Web访问序列模式挖掘算法和PrefixSpan算法存在的问题,提出一种基于投影位置的Web访问序列模式挖掘算法(PWSPM)。该算法通过序列模式分析,发现用户的行为模式,预测用户对网页的访问模式,进而改进站点的性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率,以及对用户开展个性化的信息服务。实验和应用结果表明,提出的算法具有更好的执行效率,适用于Web日志挖掘,可用于构建智能化Web站点和解决个性化的信息服务问题。     

序列模式数据挖掘算法的并行化研究

序列模式在许多领域都有着重要的应用,大量的数据和模式需要高效的、可扩展的并行算法.针对目前序列模式挖掘算法存在的普遍问题,在对串行序列模式数据挖掘算法研究的基础上,本文提出了一种并行的序列模式数据挖掘算法.通过理论分析与实验验证可知:该并行数据挖掘算法,在海量数据的情形下,能很好地提高数据挖掘的效率.