有效挖掘闭合组合序列模式

序列模式的挖掘是近年来的研究热点之一,目前很多研究都集中在闭合频繁项集与闭合序列模式的挖掘,较少涉及更加复杂、有重要应用价值的组合序列模式.针对任意长度和任意组合次数的频繁组合序列模式,提出了一种挖掘全部闭合的组合序列的算法CloCSP.为克服指数量级的候选序列进行闭合检验的困难,提出了既能生成频繁组合序列,又能有效剪枝,并同时完成闭合检验的混合扩展策略,该策略无需维护候选集.实验表明,CloCSP算法能够有效挖掘出隐藏在序列数据中,尤其是稠密数据集内的闭合组合序列模式,有助于揭示更加复杂的序列模式.     

基于BIDE的多核并行闭合序列模式挖掘

基于经典的BIDE算法,提出一种多核并行闭合序列模式挖掘算法——MT_BIDE。该算法在频繁序列扩展判断前进行剪枝,在扩展过程中动态调整频繁序列及其伪投影数据集,平衡不同线程间挖掘闭合序列模式的计算量差异。实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和加速比。     

一种基于排序的基因表达数据频繁闭合模式挖掘算法

频繁闭合模式是频繁模式的无损压缩,因此采用频繁闭合模式的挖掘来代替频繁模式挖掘,可以适当的压缩计算和存储开销。文中针对已有的面向基因表达数据集频繁闭合模式挖掘算法CARPENTER多次扫描数据集转置表带来巨大开销的缺陷,提出了基于排序的频繁闭合模式挖掘算法SFCP。在真实数据集上的实验结果表明,该算法效率比CARPENTER算法高。     

长生物数据集中频繁闭合模式挖掘算法研究

传统频繁项集挖掘算法在处理稠密或长数据集(如基因表达数据集)时效率低且产生大量冗余模式,为解决这些问题一些学者提出了闭合模式的概念和挖掘闭合模式的算法,研究证明挖掘闭合模式可以显著减少项集数量并消除大量冗余模式。该文针对生物数据特点提出了一个新颖的挖掘频繁闭合模式的算法REMFOR,该算法在闭合模式概念和行枚举思想的基础上,采用垂直数据结构和fp-tree技术,对行集建立行fp-tree来挖掘频繁闭合模式。通过实例和实验证明该算法是正确有效的。     

基于图结构的候选序列生成算法

先生成候选序列再判断候选序列是否为频繁序列，最后获得频繁序列是序列数据挖掘中基于候选序列挖掘算法的一般结构，如Apriori类算法，GSP算法，SPADE算法等。因此，研究候选序列生成算法具有普遍意义。本文首先研究了序列数据集(序列数据库)与图结构间的关系，证明了一个序列是频繁序列的必要条件是该序列对应于一个完全子图。以此为基础提出了基于图结构的候选序列生成算法，文中给出了算法正确性证明。在T25110D10K和T25120D100K数据集上的挖掘实验表明在本文提出的候选序列生成算法上进行挖掘比用Apriori算法进行挖掘的效率更高。     

基于聚类和偏序序列的API用法模式挖掘

在软件开发过程中,开发人员经常需要遵循特定的API用法模式,而这些用法模式几乎没有相关文档作为参考。为了挖掘API用法模式,提出基于聚类和频繁闭合偏序序列的API用法模式挖掘途径。通过抽象语法树对源代码进行解析,对提取API方法调用序列进行层次聚类,最后使用频繁闭合偏序挖掘算法DFP进行API用法模式的挖掘。实验结果表明,在相同的数据集上,与SPADE算法和BIDE算法相比,所得候选API用法模式集更加精简。     

MFCPLG：微阵列数据中频繁闭合模式挖掘

微阵列数据集行少列多的特征，使得传统基于列枚举空间的算法应用于其中进行频繁闭合模式挖掘时其复杂性迅速增长。基于行枚举的CARPENTER算法较好解决了该问题。但CARPENTER算法使用映射转置表(TT)来完成频繁闭合模式完全集的挖掘效率不高。该文在CARPENTER算法基础上，提出LG-tree数据结构，并基于此结构提出挖掘频繁闭合模式的新算法MFCPLG。真实数据集的实验表明，MFCPLG算法的时间性能优于CARPENTER算法。     

一种无候选项的闭合序列模式挖掘算法

算法Clo Span在挖掘闭合序列模式时分两阶段进行,首先产生候选的闭合序列模式,然后在此基础上挖掘闭合序列模式。针对Clo Span算法中大量候选模式影响挖掘效率的问题,提出改进的算法ss Clo Span。该算法在序列模式增长时,利用支持度和末节点哈希表剪枝非闭合模式,同时利用频繁项头表进行闭合性检测。实验结果表明,对于不含项集项的序列,当存在较长频繁序列时,挖掘效率得到了有效的提高。     

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。     

一种基于拓扑信息的物流频繁路径挖掘算法

为了高效地从海量物流数据中获取频繁路径,根据物流网络及物流的特征设计了一种物流数据模型以及一种充分考虑了物流网络拓扑信息的频繁路径序列挖掘算法PMWTI(Path Mining With Topology Information).在PMWTI中设计了一种用于候选路径序列深度剪枝的代价容忍度剪枝方法,该方法在利用Apriori性质剪枝的基础上进一步去除了部分不可能是频繁路径序列的候选路径序列,这在一定程度上缩减了候选路径序列规模,从而减少了对数据集的扫描.实验表明,相比没有采用该剪枝方法的同等算法,PMWTI具有更高的频繁路径挖掘效率.     

基因表达数据中局部模式的查询

基因表达数据分析一般是通过挖掘局部模式来实现的。保序子矩阵是局部模式挖掘中一种经典的模型,可以获取到在若干条件下表现出一致趋势的一组基因。高通量基因微阵列技术的进步,促进了海量基因表达数据的产生,使得对高性能基因表达数据分析算法的需求极为迫切。现有方法大多数是通过批量挖掘的方法来分析数据,即使有通过查询方式来获取精确结果的方法,其全面性与性能也有待提高。为了提高数据分析的效率与准确性,首先提出一种基于前缀树的基因表达数据索引gIndex,然后给出了一种基于列关键词查询的保序子矩阵分析方法GEQ_c。其不经过批量挖掘,只需要建立索引并通过关键词来完成正相关/负相关/时滞等模式的查询。实验结果表明,与现有方法相比,所提算法具有良好的数据分析效率与可扩展性。     

基于AC算法的比特流频繁序列挖掘

为解决比特流频繁序列挖掘效率不高以及易受用户数据影响而导致准确率低的问题,首先从理论上论证了短频繁序列挖掘存在的局限性,根据不同长度的频繁序列挖掘时存在的特点,将其分为长频繁序列与短频繁序列,提出比特流协议头部字段定位算法;基于AC多模式匹配算法分别针对长、短频繁序列挖掘的不同特点,提出了相应的挖掘方法,提高了挖掘结果的准确性。最后通过实验验证了所提算法的有效性。     

挖掘闭合多维序列模式的可行方法

为了对闭合多维序列模式进行挖掘,研究了多维序列模式的基本性质,进而提出了挖掘闭合多雏序列模式的新方法.该方法集成了闭合序列模式挖掘方法和闭合项目集模式挖掘方法,通过证明该方法的正确性,指出闭合多维序列模式集合不大于多维序列模式集合,并且能够覆盖所有多维序列模式的结果集.最后分析了该方法所具备的两个明显优点,表明了在闭合多维序列模式挖掘中的可行性.     

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．     

HTCLOSE:快速挖掘微阵列数据集中的频繁闭合模式

由于微阵列数据集行(样本)少列(基因)多的特征,使得采用传统列枚举方法对其进行频繁闭合模式挖掘较为困难.基于行枚举方法,提出超链接结构HT-struct,并基于该结构提出频繁闭合模式挖掘新算法HTCLOSE.算法采用深度优先搜索策略,结合高效的修剪技术和巧妙的链表组织技术,在时间和空间上均得到了优化.实验表明,HTCLOSE算法通常快于行枚举算法CARPENTER.     

基于编码频繁模式树的序列模式挖掘算法

提出了同时适用于一维和多维序列数据的统一存储结构——编码频繁模式树(CFP-tree),并通过渐进的前缀序列搜索方式来发现频繁序列模式,避免了在挖掘过程中递归地产生大量的中间子序列。实验证明,该算法在大规模数据的处理上比现有序列模式挖掘算法有更好的性能。     

从基因芯片数据快速有效地挖掘共调控基因

针对基因芯片数据高噪音、列（基因）数比行（实验条件）数多几个数量级的特殊性,为了进一步提高从基因芯片数据挖掘共调控基因的时间效率和挖掘结果的有效性,首先根据所有两两基因对之间的Pearson相关系数对原始完整数据集进行分组,然后使用列（基因）枚举方法对各组数据分别进行闭合频繁模式挖掘,并对活化和抑制共调控关系的挖掘分别进行处理。实验结果证明：算法快速有效地挖掘出了两种共调控基因。     

基于滑动窗口的数据流闭合频繁模式的挖掘

频繁闭合模式集惟一确定频繁模式完全集并且数量小得多,然而,如何挖掘滑动窗口中的频繁闭合模式集是一个很大的挑战．根据数据流的特点,提出了一种发现滑动窗口中频繁闭合模式的新方法DS_CFI．DS_CFI算法将滑动窗口分割为若干个基本窗口,以基本窗口为更新单位。利用已有的频繁闭合模式挖掘算法计算每个基本窗口的潜在频繁闭合项集,将它们及其子集存储到一种新的数据结构DSCFI_tree中,DSCFI_tree能够增量更新,利用DSCFI_tree可以快速地挖掘滑动窗口中的所有频繁闭合模式．最后,通过实验验证了这种方法的有效性．     

基于分段与运算的基因表达数据频繁项集挖掘

本文在研究分析经典关联规则挖掘算法优缺点以及基因表达数据特点的基础上,提出了一种立足于基因表达数据的数据特点,不生成候选项集的基于分段与运算的基因表达数据频繁项集挖掘算法。实验证明该算法能更快速有效地挖掘出频繁项集。     

一种挖掘多维序列模式的有效方法

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。