关联规则挖掘中最大频繁集的双向查找算法

在事务数据库中挖掘关联规则已成为数据挖掘领域的一个重要研究课题,而其中频繁项集的查找时间是影响挖掘效率的关键因素。基于Apriori算法,根据最大频繁集的双向查找算法,提出了算法的实现步骤,让两个方向的剪枝工作实现信息共享,加快最大频繁集的查找速度,节省I/O操作时间,并且通过实例和仿真实验验证了算法的高效性。     

一种面向数据流的频繁项集挖掘算法

与传统静态数据库中的数据不同,数据流是一个按时间到达的有序的项集,这使得经典的频繁项集挖掘算法难以适用到数据流中．根据数据流的特点,提出了数据流频繁项集挖掘算法FP—SegCount．该算法将数据流分段并利用改进的FP—growth算法挖掘分段中的频繁项集．然后,利用Count Min Sketch进行项集计数．算法解决了压缩统计和计算快速高效的问题．通过和FP—Ds算法的实验对比,FP—SegCount算法具有较好的时间效率．     

基于FP树的最大频繁项目集增量式更新算法

发现最大频繁项目集是关联规则挖掘的重要步骤，针对关联规则挖掘中最小支持度发生变化的增量式更新问题，提出了高效发现最大频繁项目集的更新算法．该算法在FP树的基础上增加了记录各项目支持数的表，在头表中增加了域，从而减少了访问事务数据库和FP树的时间，提高了发现最大频繁项目集的效率．     

数据流频繁模式挖掘技术研究

数据流挖掘是目前新一代数据挖掘研究中的热点,而数据流频繁模式是影响数据流挖掘算法效率的决定性因素。虽然目前有许多工作针对数据流频繁模式挖掘算法进行了研究,但是仍然存在许多不足。本文详细讨论了数据流频繁模式挖掘的四种主流算法,最后提出了未来的研究方向。     

基于频繁模式树的最大频繁模式挖掘算法

为减少高昂的计算代价，用挖掘最大频繁模式集代替挖掘频繁模式集是近年来提出的一个重要研究策略。由最大频繁模式集可求出所有频繁模式，但数量上却可以小几个数量级，从而可大大减少计算代价。通过对最大频繁模式挖掘的问题描述，以及关键问题的分析，针对频繁模式树(FP-tree)和最大频繁模式的特点，给出了基于频繁模式树的最大频繁模式挖掘算法(MMFP)，采取先挖掘候选最大频繁模式再判断子集的方法，经示例分析表明该算法是有效的。提出的单路径修剪和项目修剪等修剪方法大大减少了侯选最大频繁模式的个数，对算法的性能提高起到了关键作用。     

基于FP树的最大频繁项目集增量式更新算法

发现最大频繁项目集是关联规则挖掘的重要步骤,针对关联规则挖掘中最小支持度发生变化的增量式更新问题,提出了高效发现最大频繁项目集的更新算法.该算法在FP树的基础上增加了记录各项目支持数的表,在头表中增加了域,从而减少了访问事务数据库和FP树的时间,提高了发现最大频繁项目集的效率.     

基于频繁模式树的最大频繁模式挖掘算法

为减少高昂的计算代价 ,用挖掘最大频繁模式集代替挖掘频繁模式集是近年来提出的一个重要研究策略。由最大频繁模式集可求出所有频繁模式 ,但数量上却可以小几个数量级 ,从而可大大减少计算代价。通过对最大频繁模式挖掘的问题描述 ,以及关键问题的分析 ,针对频繁模式树 (FP- tree)和最大频繁模式的特点 ,给出了基于频繁模式树的最大频繁模式挖掘算法 (MMFP) ,采取先挖掘候选最大频繁模式再判断子集的方法 ,经示例分析表明该算法是有效的。提出的单路径修剪和项目修剪等修剪方法大大减少了侯选最大频繁模式的个数 ,对算法的性能提高起到了关键作用。     

一种新的频繁集的挖掘算法

频繁集的挖掘问题是数据挖掘的关键问题，本文提出了一种基于频繁树的挖掘频繁集的新方法，该算法从频繁项开始搜索、筛选产生符合要求的频繁结点，构成频繁树，通过有效的筛选方法和独特的构成策略，大大的减少了候选集的数量。也方便产生支持度更高的频繁集。     

基于数据流频繁模式挖掘的入侵检测模型

计算机网络入侵通常具有高频度特性,因此,识别是否正常访问,对数据流中重复元素的挖掘,给出频度指标,是一种重要的依据。提出一种基于数据流频繁模式的改进型AFP算法,该算法采用滑动窗口树技术,单遍扫描数据流及时捕获网络上的最新模式信息,并将该算法应用在入侵检测模型中正常数据和异常数据的在线挖掘。解决了有限存储和无限数据流的矛盾。实验结果表明,该模型有较高的报警率和较低的误报率。     

基于数据库垂直表示的高效用项集挖掘算法研究

传统的频繁项集挖掘用支持度来衡量项集的重要性会丢失一些支持度不高,但效用很高、用户很可能感兴趣的模式.高效用项集能反映用户的偏好,弥补传统频繁项集挖掘的不足.本文提出了一种基于数据库垂直表示的高效用项集挖掘算法,通过执行事务支持集的交运算来找寻候选高效用项集,通过扫描一遍数据库,从候选高效用项集中发现高效用项集.本算法利用了数据库垂直表示方法存储量小、运算快的优势.实验结果表明,该算法具有较高的挖掘效率和良好的可扩展性.     

一种基于压缩FP-树的最大频繁项集挖掘算法

针对基于FP-树挖掘最大频繁项集的算法需要大量的递归调用导致挖掘效率降低的问题,本文提出一种减枝策略并结合FP-树的结构.依据构造Patricia-树的基本原理提出一种PFP-树,将FP-树中满足一定条件的结点进行合并来保存事务数据库,对事务数据库进行进一步压缩以达到降低内存开销和递归调用次数的目的.实验表明,当最小支持度较小时,在执行效率尤其在内存开销方面都有一定的改善.     

正相关频繁项集的挖掘算法

由频繁项集产生的关联规则往往不能保证规则前、后件中的项是正相关的,因此可能产生无意义的关联规则;当这些关联规则用于分类时,会产生大量无用分类规则,增加了时间开销.因此,基于数学期望提出了正相关的频繁项集的分类算法.该算法在挖掘正相关频繁项集时,利用置信度进行规则选取,生成正相关关联规则组成的分类器对数据集进行分类.实验表明,这种分类算法可以大幅度减少所产生的频繁项集数量,分类准确率达到C4.5和CMAR的水平,且显著减少了算法的时间.     

基于时间序列数据流的挖掘频繁串行情节的研究

针对在时间序列数据流中挖掘频繁串行情节的问题,提出了一种具有可持续挖掘的方法—TFSE(Tim e-tab le-joined Frequent Serial Ep isodes)。该方法引入了情节时间表和再次挖掘的概念,一个情节模式对应一个情节时间表,通过在情节时间表之间做数据库联接操作,生成相应新的情节时间表。情节时间表记录个数即是该情节的支持数。     

频繁情景并行挖掘算法研究

频繁情景可用于挖掘蕴藏在事件序列数据库中的知识,为了提高算法的时间性能,提出了一种挖掘频繁情景的并行算法PRE。研究了局部频繁情景与全局频繁情景的关系;通过研究频繁情景挖掘中事件可删除的条件,提出了逐步缩减数据库的技术,使得算法在迭代过程中需要扫描的数据库大小逐渐减少。数据实验表明,仅采用数据库缩减技术时算法PRE的时间性能比算法WINEPI提高25%,并行挖掘时算法PRE的并行效率与处理器个数近似成线性关系。     

一种Apriori的改进算法

在对关联规则挖掘算法Apriori进行深入研究的基础上,提出了一种采用频繁项集Lk-1 与L1连接生成候选项集Ck的思想,并基于这种新的思想提出了一种优化的算法1-K_Apriori算法.在真实数据集和实验数据集上所做的实验及结果表明,1-K_Apriori算法是有效的.     

数据流中的频繁标记闭子树的批量挖掘

在频繁模式挖掘（FPM）的研究中,为了在海量数据流中有效地挖掘子树结构的频繁模式,根据数据流和子树模式的特点,提出了一种基于数据流的频繁标记闭子树挖掘（SFCLTreeMiner）算法. 该算法首次对动态数据流中频繁标记闭子树的挖掘进行研究,给出了在数据流中标记闭子树集合添加、删除的批量挖掘方法,并结合时间衰减模型,有效保证了结果的时效性. 实验结果表明,该算法在挖掘性能,如挖掘时间和内存占用等方面,比类似算法有较大提高.