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.     

基于闭合序列模式的减量挖掘算法

针对数据库减量时不断重复挖掘的问题,在已有闭合序列模式算法PosD*的基础上,提出一种减量挖掘算法 DePosD*。通过移动频繁和非频繁闭合序列集合之间的数据,在原有挖掘结果上直接进行更新,减少挖掘的时间。实验结果证明,在减量过程中该算法的时间效率与PosD*相比有所提高。     

基于H-tree的多维序列模式挖掘算法

提出了一种基于H-tree的多维序列模式挖掘算法,首先在序列信息中挖掘序列模式,然后针对每个序列模式,根据包含此模式的所有元组中的多维信息构造H-tree树,挖掘出相应的多维模式,从而得到了多维序列模式。该算法将多维分析方法与序列模式挖掘算法有效地结合在一起,当维度较高时具有较高的性能。     

序列模式挖掘在入侵检测中的应用研究

入侵检测系统是计算机安全体系中的一个重要构成要素,随着网络数据流量的不断增大,与数据挖掘相结合的入侵检测系统成为了研究热点。本文针对计算机入侵检测中网络安全审计数据的特点,提出了一个改进的PrefixSpan算法,并通过检测一个网络审计记录的实验,进行了结果分析。     

基于预聚类技术的并行序贯模式挖掘算法

本文讨论了在并行序贯模式数据挖掘方面采用“预聚类并行序贯模式挖掘”的策略,对数据序列聚类后按不同的类分布到不同的并行节点上,以减少甚至消除不必要的通讯开销,以便能够提高并行序贯模式挖掘在集群式高性能计算机上的执行效率。     

数据源特性对序列模式挖掘结果的影响

用IBM数据生成工具生成数据考察了客户序列数、平均序列长度、平均事务长度、项目数等数据特性对挖掘结果序列模式个数的影响,得到了单项特性对挖掘结果序列模式个数的影响模型,用以在进行正式挖掘之前,通过数据特性对挖掘结果进行初步判断。     

序列模式挖掘支持度阈值的确定方法

通过对不同支持度下序列模式挖掘产生模式个数分布的研究,利用曲线拟合技术,提出一种支持度与序列模式个数的关系模型。在对客户序列数据库子集进行预挖掘的基础上,利用该模型为用户在挖掘前确定支持度阈值提供参考。在不同类型数据集上采用该方法,得到预期结果,表明该方法是正确有效的。     

基于位置数据的闭合序列模式挖掘算法

提出一种新的闭合序列模式挖掘算法,该算法利用位置数据保存数据项的序列信息,并提出两种修剪方法:逆向超模式和相同位置数据。为了确保格存储的正确性和简洁性,另外还针对一些特殊情况做处理。试验结果表明,在中大型数据库和小支持度的情况下,该算法比CloSpan算法[8]更有效。     

基于概念的序列模式挖掘研究

现有的序列模式算法大都需要频繁访问数据库,效率低.本文提出了一种只需访问数据库一次的基于概念的序列模式算法SPC(Sequential Pattern Algorithm Based on Concept).它利用概念来保存信息,通过划分搜索空间得到概念,并在保证数据挖掘结果正确的前提下采用项有序,合并等价子空间和舍弃无效子空间等手段减少搜索空间数量,提高了效率.     

一种改进的加权序列模式挖掘算法

在加权序列模式挖掘中,基于候选码生成-测试方法的MWSP是目前应用性最好的算法之一,然而在挖掘过程中容易出现候选组合爆炸的情况,为此文章提出了一种高效的加权序列模式挖掘算法（PWSM）。PWSM算法引入k-最小加权支持数概念并利用前缀投影数据库原理有效地避免了候选组合爆炸的发生,并且在挖掘的过程中充分利用最小加权支持数,再次对算法进行优化。实验表明,该算法较MWSP算法能更加有效地从序列数据库中挖掘加权序列模式。     

序列模式挖掘算法研究

数据挖掘领域一个活跃的研究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。目前的序列模式挖掘方法主要分为两类,一类是候选集生成-测试方法;另一类是模式扩展方法。先介绍序列模式挖掘中的基本概念,然后描述几个重要算法,最后给出性能分析。     

基于序列模式挖掘的入侵检测技术研究

随着计算机的发展,网络安全在现代社会中扮演着越来越关键的角色,并成为比较严重的问题。该文详细分析了基于序列模式的数据挖掘技术,并且在挖掘过程中提出了一种新的序列模式算法。     

基于序列模式挖掘的入侵检测系统的研究

对入侵检测和数据挖掘从定义和分类等各方面等进行了基本介绍,提出了一个基于数据挖掘的入侵检测系统的总体框架,其整个系统分为训练阶段和测试阶段,对其中各个模块进行基本的功能分析。为了提高数据挖掘的效率,可以将序列模式挖掘引入该入侵检测系统中。将关联规则算法和序列模式挖掘算法同时使用,增加挖掘的粒度。对序列模式挖掘的算法进行了具体分析,并通过具体的实例来说明引入序列模式挖掘能更好地提高数据挖掘的效率。     

分布式序列模式发现算法的研究

提出算法FDMSP(fast distributed mining of sequential patterns),以解决分布式环境下的序列模式挖掘问题.首先对分布式环境下序列模式的性质进行了分析.算法采用前缀投影技术划分模式搜索空间,利用序列模式前缀指定选举站点统计序列的全局支持计数,利用局部约减、选举约减、计数约减等方法减少候选序列数,同时将算法分为3个子过程异步运行,使得算法具有较低的I/O开销、内存开销和通信开销,从而高效地生成全局序列模式.实验结果显示,在具有海量数据的局域网环境中,FDMSP算法的性能优于将数据集中后采用GSP算法68.5%～99.5%,并且FDMSP算法具有良好的可伸缩性.     

流数据中一种高效剪枝的频繁序列挖掘算法

序列模式挖掘就是在时序数据库中挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式.序列模式发现是最重要的数据挖掘任务之一,并有着广阔的应用前景.针对静态数据库,序列模式挖掘已经被深入的研究.近年来,出现了一种新的数据形式:数据流.针对基于数据流的序列模式挖掘的研究还不是十分深入.提出一个有效的基于数据流的挖掘频繁序列模式的算法SSPM,利用到2个数据结构(F-list和Tatree)来处理基于数据流的序列模式挖掘的复杂性问题.SSPM的优点是可以最大限度地降低负正例的产生,实验表明SSPM具有较高的准确率.     

序列模式挖掘研究

为了更好地分析购物篮数据,挖掘出潜在客户,序列模式挖掘应运而生。序列模式挖掘是数据挖掘一个重要研究内容,近年来在很多领域得到广泛运用。概述序列模式挖掘的发展现状,研究基本挖掘框架的经典挖掘算法与扩展模型挖掘算法,特别针对近年来出现的新数据形式序列模式挖掘,以及基于零压缩二叉决策图(ZBDD)结构的挖掘算法做了阐述,最后对序列模式挖掘发展趋势进行了展望。     

基于序列模式挖掘的审计系统

目前,不少审计系统引入数据挖掘技术以增强系统功能。其中,大多数都是基于关联规则技术。关联规则技术无法挖掘出具有时序特征的规则,而序列模式挖掘刚好能解决这方面的问题。该文讲述一种基于序列模式挖掘技术的审计系统的设计与实现。该审计系统审计的数据源自身份验证、入侵检测、访问控制等模块产生的事件记录,并通过序列模式挖掘技术来分析这些记录,从中提取规则实现审计,并介绍了如何解决选取数据、预处理数据、选取挖掘算法等实际问题的方法。     

PrefixSpan算法在多维序列模式挖掘中的应用

多维序列模式挖掘是在序列模式挖掘的基础上发展起来的，文章阐述了有关概念，介绍了两种序列模式挖掘算法：GSP算法和PrefixSpan算法，在对两类算法进行比较分析的基础上形成了挖掘多维序列模式的UniSeq算法、Dim-Seq算法和Seq-Dim算法。针对不同维度的模式，各种算法特点不同。     

使用序列模式精简基挖掘序列模式

传统的序列模式挖掘方法在挖掘由短的频繁序列模式组成的数据库时有良好的性能．但在挖掘长的序列模式或支持度阈值很低时，这些方法可能遇到固有的困难，因为产生的频繁序列模式的数量经常太大．在许多情况下，用户可能只需要那些覆盖许多短模式的长模式．此外，在很多应用中，只要得到产生的频繁序列模式的近似支持度就已足够，而不需要它们的精确支持度．介绍了能将误差控制在确定范围内的频繁序列模式精简基的概念，并开发了一个挖掘这种序列模式精简基的算法．实验结果显示计算频繁序列模式精简基是很有前途的．     

序列模式挖掘在教学管理上的应用

序列模式挖掘是指从序列数据库中寻找频繁子序列作为模式的知识发现过程。本文将序列模式挖掘应用于教学管理,对学生成绩样本数据按照序列数据库模式进行建模和数据挖掘,得出置信度大于65%的时序关联规则3条。实验结果表明,将序列模式挖掘应用于教学管理,对相关课程成绩进行数据挖掘是可行的,发现的时序关联规则对学校的教学管理和学生学业促进有一定的实际指导意义。