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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. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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为了提高序列模式挖掘的FLWAP-mine算法挖掘海量数据的效率和性能,基于减少数据库访问次数原则和序列模式的Apriori性质对FLWAP-mine算法进行改进,构造FLWAP-tree过程中只扫描一次访问序列数据库,对树进行剪枝删除非频繁事件。模式挖掘过程中采取投影数据库思想,只搜索当前模式的投影树,对构造的投影树判断剪枝,去除非频繁事件,进一步缩小搜索范围。实验表明,当数据量较大或支持度阈值较小时,改进的FLWAP-mine算法比FLWAP-mine算法有更好的性能。 相似文献
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针对变值数据环境下的序列模式挖掘问题进行研究,提出一种针对变值数据的约束(ACV约束),用于表达用户在变值数据环境下对序列模式聚集特征的要求。在此基础上,提出一种基于ACV约束的序列模式挖掘算法,利用ACV约束的性质有效削减搜索空间。在用IBM数据生成器产生的序列数据以及真实数据上的实验结果表明,该算法能够有效利用ACV约束对无用的候选序列模式进行剪枝,减少冗余的搜索空间并提高挖掘效率。 相似文献
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袁和金 《计算机工程与应用》2011,47(32):7-10
从序列模式挖掘的角度对视频目标运动轨迹的分析和应用问题进行了研究,提出了一种基于改进 PrefixSpan的频繁轨迹模式挖掘算法,并给出了基于所挖掘的频繁模式进行在线目标运动异常检测的方法。该方法对目标的运动轨迹进行量化编码,采用改进的PrefixSpan算法挖掘其中连续出现的频繁模式,通过字符串近似匹配的方法来检测当前运动轨迹所表示的目标行为是否异常。由于不需要计算两两轨迹之间的相似性,该方法可以应用于规模较大、分布模式数目难以确定场合下的视频目标轨迹分析问题。对仿真和真实场景的实验验证了该方法的有效性。 相似文献
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序列模式挖掘在网络业务流分析中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
网络业务流分析是为了适应网络优化的需要而出现的分析方法。把一种新的序列模式挖掘算法用于网络业务流分析,对网络业务的模式进行挖掘,性能上优于以往的算法。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种新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,在包含此模式的所有元组中的多维信息中挖掘频繁1-项集,由得到的频繁1-项集开始,循环的由频繁(k-1)-项集(k>1)连接生成频繁k项集,从而得到所有的多维模式。该算法通过扫描不断缩小的频繁(k-1)-项集来生成频繁k项集,减少了扫描投影数据库的次数,因而减少了时间开销,实验表明该算法有较高的挖掘效率。 相似文献