高维稀疏数据频繁项集挖掘算法的研究

传统挖掘算法不适用于挖掘高维稀疏数据集.提出了一种针对高维稀疏数据的频繁项集挖掘算法FIHS.FIHS引入了一种新的数据结构用来存储频繁项集,该结构不但可以减少存储空间,而且可以降低计数代价.该算法只需扫描一次数据集,通过优化连接剪枝操作避免产生非频繁的候选项集,基于K-频繁项集使用"与"、"或"操作产生K+1-频繁项...     

基于MapReduce的频繁项集并行挖掘算法

现有FP-growth频繁集挖掘算法在处理大数据时存在时空效率不高的问题,且内存的使用随着数据的增加已经无法满足把待挖掘数据压缩存储在单个内存中,为此,提出一种基于MapReduce模型的频繁项集并行挖掘算法。该算法采用一种基于key/value键值对直接扫描value寻找条件模式基的方式,同时通过在原有FP-tree树节点中新增一个带频繁项前缀的域空间来构建一颗新的条件模式树NFP-tree,使得对一项频繁项的条件模式基进行一次建树一次遍历就可以得到相应的频繁项集。对所提出的算法在Hadoop平台进行了验证与分析,实验结果表明该算法效率较传统FP-growth算法平均提高16.6%。     

交集剪枝法挖掘最大频繁项集

发现最大频繁项目集是数据挖掘应用中的关键问题;为寻求避免生成大量的候选项集,或生成频繁模式树的挖掘算法,提出一种从事务项集对应的最大频繁项集求全部属性项集的最大频繁项集的新算法IPA（Intersection Pruning Algorithm）。该算法通过交集剪枝实现自顶向下和自底向上的搜索最大频繁项集,并使用属性项的分布数据和已生成的交集等多种信息来减少求交集的次数;该算法最多只用求（1-最小支持度）×|D|+1个事务项集和其他事务项集的交集,从而可有效降低算法的时间复杂度;实验表明该算法有效可行,并且该算法易于实现。     

频繁项集挖掘的研究与进展

挖掘频繁项集是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心,所以提高频繁项集的生成效率一直是近几年数据挖掘领域研究的热点之一,研究人员从不同的角度对算法进行改进以提高算法的效率。该文从频繁项集生成过程中解空间的类型、搜索方法和剪枝策略、数据库的表示方法、数据压缩技术等几个方面对频繁项集挖掘的基本策略进行了研究,对完全频繁项集挖掘、频繁闭项集挖掘和最大频繁项集挖掘的典型算法特别是最新算法进行了介绍和评述,并分析了各种算法的性能特点,指出其适于哪种类型的数据集。最后,对频繁项集挖掘算法的发展方向进行了初步的探讨。     

基于频繁项集挖掘最大频繁项集和频繁闭项集

提出了基于频繁项集的最大频繁项集（BFI-DMFI）和频繁闭项集挖掘算法（BFI-DCFI）。BFI-DMFI算法通过逐个检测频繁项集在其集合中是否存在超集确定该项集是不是最大频繁项集;BFI-DCFI算法则是通过挖掘所有支持度相等的频繁项集中的最大频繁项集组合生成频繁闭项集。该类算法的提出,为关联规则的精简提供了一种新的解决方法。     

基于MapReduce的并行频繁项集挖掘算法研究

针对并行MRPrePost(parallel prepost algorithm based on MapReduce)频繁项集挖掘算法在大数据环境存在运行时间长、内存占用量大和节点负载不均衡的问题,提出一种基于DiffNodeset的并行频繁项集挖掘算法(parallel frequent itemsets mining using DiffNodeset,PFIMD).该算法首先采用一种数据结构DiffNodeset,有效地避免了N-list基数过大的问题;此外提出一种双向比较策略(2-way comparison strategy,T-wcs),以减少两个DiffNod-eset在连接过程中的无效计算,极大地降低了算法时间复杂度;最后考虑到集群负载对并行算法效率的影响,进一步提出了一种基于动态分组的负载均衡策略(load balancing strategy based on dynamic grouping,LBSBDG),该策略通过将频繁1项集F-list中的每项进行均匀分组,降低了集群中每个计算节点上PPC-Tree树的规模,进而减少了先序后序遍历PPC-Tree树所需的时间.实验结果表明,该算法在大数据环境下进行频繁项集挖掘具有较好的效果.     

一种基于单事务项集组合的频繁项集挖掘算法

Apriori是挖掘频繁项集的基本算法,目前该算法及其优化变种都没有解决候选项及重复扫描事务数据库的问题.文章通过对Apriori及其优化算法的深入探究,提出了一种基于单事务组合项集的挖掘算法,该算法在一个事务内部对"数据项"进行组合,在事务数据库中对所有相同"项集"进行计数.不经过迭代过程,不产生候选项集,所有频繁项集的挖掘过程只需对事务数据库一次扫描,提高了频繁项集挖掘效率.     

基于待与项集的频繁项集挖掘算法的研究

针对Apriori算法存在的问题,提出了一种基于待与项集的频繁项集挖掘算法,从两方面考虑对算法效率进行改进:通过对项编码来减少扫描数据库次数;提出了一个新的概念一待与项集,通过从待与项集中删除项来减少候选项集的数量.实例分析表明,该方法仅需扫描一次数据库,而且具有搜索速度快、节省内存空间等优点.该算法同样适用于处理超大型事务数据库.     

不确定性数据频繁项集挖掘算法

由于不确定性数据大量存在于传感器网络,移动计算,军事,电信等应用领域,传统的频繁项集挖掘算法难以适用到不确定性数据挖掘。为了解决这个问题,本文提出了一种快速有效的算法,该算法基于可能世界模型,只需要扫描一次数据库,且没有建树的过程,通过实验证明,我们提出的算法比UF_Growth算法效率更高。     

基于约束的最大频繁项集挖掘算法

为了解决目前带约束的频繁项集挖掘算法在具有长模式的密集型数据库中挖掘的不足,提出了一种快速的基于约束的最大频繁项集挖掘算法。该算法在特定约束条件的基础上运用了深度优先策略和有效的剪枝方法快速挖掘最大频繁项集。实验结果表明了该算法是快速有效的。     

基于父子等价剪枝策略的最大频繁项集挖掘

在传统剪枝策略中,具有相同事务集的父子结点搜索空间没有充分剪枝,效率较低.为此,提出父子等价的剪枝策略.采用深度优先搜索集合枚举树,对于父子结点中具有相同事务集的搜索空间进行剪枝,有效地缩小搜索空间,减少频繁项计算的次数,给出基于该剪枝策略的最大频繁项集挖掘算法.实验结果表明,该算法可缩短同一支持度下的最大频繁项集挖掘时间.     

基于图形处理器的频繁项集挖掘

随着各个行业的需要,频繁项集挖掘算法需要处理大量的、连续不断的、动态的数据,算法的计算量非常大,为了提高算法的性能,可以使用CPU和GPU的架构,用GPU的并行计算提高算法的性能。     

网格下最大频繁项集挖掘算法的实现

随着网格和数据挖掘技术的发展,提出了网格平台下最大频繁项集数据挖掘算法,采用数据库的垂直表示和基于前缀关系的等价划分,以等价类长度的指数函数作为等价类的权值,减少剪枝对负载的影响,合理划分等价类,在动态负载平衡情况下使处理机异步计算,大大提高算法的执行效率。实验证明设计的算法有较好的可扩展性,其性能明显优于其他相关算法。     

基于GPU的闭合频繁项集挖掘方法

提出一种采用图形处理器挖掘闭合频繁项集的方法,用二进制数据表示项集,利用单指令多数据的体系结构实现并行计算,结合项集索引树,可以提高项集支持度计算和项集查找的速度。在2种数据集上的实验结果表明,该方法能够用更少的空间保存频繁项集的全部信息,并减少挖掘时间。     

Pushing Convertible Constraints in Frequent Itemset Mining

Recent work has highlighted the importance of the constraint-based mining paradigm in the context of frequent itemsets, associations, correlations, sequential patterns, and many other interesting patterns in large databases. Constraint pushing techniques have been developed for mining frequent patterns and associations with antimonotonic, monotonic, and succinct constraints. In this paper, we study constraints which cannot be handled with existing theory and techniques in frequent pattern mining. For example, avg(S)v, median(S)v, sum(S)v (S can contain items of arbitrary values, {<, <, , } and v is a real number.) are customarily regarded as tough constraints in that they cannot be pushed inside an algorithm such as Apriori. We develop a notion of convertible constraints and systematically analyze, classify, and characterize this class. We also develop techniques which enable them to be readily pushed deep inside the recently developed FP-growth algorithm for frequent itemset mining. Results from our detailed experiments show the effectiveness of the techniques developed.     

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。     

基于索引数组和复合频繁模式树的频繁闭项集挖掘算法

频繁闭项集惟一确定频繁项集且规模小得多.CROP是一种基于复合频繁模式树的、频繁闭项集高效挖掘算法,但存在着候选结点过多的问题.这些非闭合结点的生成、检查和剪裁带来了大量不必要的操作.提出了一种改进的频繁闭项集挖掘算法CROP_Index.该算法用＂索引数组＂来组织数据,找到频繁共同出现的项集.基于二进制位图,给出了一个包含索引的计算方法,并利用索引启发信息合并,得到复合型频繁模式树的初始结点;同时给出一些新的性质,使得改进的算法只生成闭合结点,从而节省了大量不必要的操作,缩小了搜索空间.实验结果表明该算法效率较高.     

基于FP-Tree的反向频繁项集挖掘

在拓展现有反向频繁挖掘问题定义,探索反向频繁项集的3个具体应用后,提出了一种基于FP-tree的反向频繁项集挖掘方法.该方法首先采用分治思想,将目标约束划分为若干子约束,每步求解一个子线性约束问题,经过若干步迭代后找到一个满足整个给定约束的目标FP-tree;然后根据目标FP-tree生成一个仅含频繁项的临时事务数据库TempD;最后通过向TempD中撒入非频繁项得到目标数据集.理论分析和实验表明该方法是正确的、高效的,且与现有方法仅能输出1个目标数据集相比,该方法能够输出较多的目标数据集.     

基于反向矩阵的最大频集的交互式挖掘算法

发现最大项目频集是数据挖掘应用中的关键问题。本文提出了一个基于反向矩阵的最大频集的交互式挖掘算法。该算法将事务数据库转换成反向矩阵,缩小了候选子集,利于交互式挖掘。通过对每个频繁项独立建立COFI-树,减少了挖掘中对内存容量的依赖。     

利用项集的分解寻求最大频繁项集

寻求最大频繁项集是关联规则挖掘的最重要步骤,通过研究Apriori算法的基本思想,利用Apriori性质对数据库中项集进行分解直接寻找最大频繁项集,避免扫描整个事务数据库而是有针对性的扫描部分数据,从而提高算法效率.