多维序列模式挖掘算法

提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP,该算法包括3个步骤:挖掘数据集中的最大频繁模式,每个频繁模式成为一个模式类;比较数据中各序列项序列与各模式类的包含与相似关系;按照一定的规则抽取与各模式类相关的属性,给出以属性为前件、模式类为后件的多维序列规则为形式的多维序列模式挖掘结果....     

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.     

基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法

为了减少在序列模式挖掘过程中由于重复运行挖掘算法而产生的时空消耗,提出了一种基于频繁序列树的交互式序列模式挖掘算法(ISPM). ISPM算法采用频繁序列树作为序列存储结构,频繁序列树中存储数据库中满足频繁序列树支持度阈值的所有序列模式及其支持度信息.当支持度发生变化时,通过减少本次挖掘所要构造投影数据库的频繁项的数量来缩减投影数据库的规模,从而减少时空消耗.实验结果表明,ISPM算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和Inc-Span算法     

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。     

网络入侵检测中序列模式挖掘技术研究

面向入侵检测的数据挖掘是目前国际上网络安全和数据库、信息决策领域的最前沿的研究方向之一。入侵检测中进行序列模式挖掘时，由于频繁网络模式和频繁系统活动模式只能在网络或操作系统的单个审计数据流中获得，因而传统从事件流数据中获取单序列模式的算法，以及从不同多数据序列中获取多个序列模式的算法都不再适用。本文研究了入侵数据的特性，提出了网络入侵检测中序列模式挖掘框架和实时序列模式挖掘模型，并设计了一种新的面向入侵检测．基于轴属性、参考属性、相关支持度的序列模式挖掘算法SPM—ID(Sequential Patterns Mining for Intrusion Detection)。最后在KDD Cup99数据集的基础上实现算法及分析算法的性能。     

基于时间序列的模式表示挖掘频繁子模式

论文提出了一种基于时间序列的模式表示挖掘时间序列中频繁子模式的算法(TSFSM)。时间序列的模式表示本身就具有压缩数据、保持时间序列基本形态的功能,并且具有一定的除噪能力。在时间序列的模式表示的基础上挖掘其频繁子模式,可以大大提高挖掘的效率和准确性,达到事半功倍的效果。在该算法中,还使用了一定的剪枝策略,使得算法的时间复杂度进一步降低。并且该算法计算简单,实现方便,可以支持时间序列的动态增长。     

基于不确定数据的可能频繁闭序列模式挖掘

; 对于不确定数据的频繁序列模式挖掘,会导致可能频繁模式数量的指数级出现,其中有些无用的挖掘结果,引起频繁序列的冗余。针对上述不足, 提出了可能频繁闭序列模式(pfcsp)的定义, 以及一种基于不确定数据的可能频繁闭序列挖掘算法U-FCSM。此算法中,基于一种元组不确定数据模型,计算序列的可能频繁性,应用BIDE算法的闭序列思想判断可能频繁序列是否是可能频繁闭序列模式。为了减少搜索空间与避免冗余的计算,应用了几个剪枝与边界技术。U-FCSM算法的有效性与效率通过大量的实验得以表明。     

一种新的生物序列模式挖掘算法

针对传统模式挖掘方法挖掘生物序列会生成大量不必要的短而且无用的模式,导致效率降低,在多支持度思想的基础上提出了基于邻近频繁模式段的模式挖掘算法JBioPM。首先,产生邻近短频繁模式段,然后组合这些短频繁模式段,产生新的长频繁模式。通过实验分析,该方法在相似性很强的序列数据库中比BioPM算法效率高。通过对真实的蛋白质序列家族库的处理,证明该算法能有效处理生物序列数据。     

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．     

本地化差分隐私下的频繁序列模式挖掘算法PrivSPM

序列数据中可能包含大量敏感信息,因此直接对序列数据的频繁模式进行挖掘存在泄露用户隐私信息的风险。本地化差分隐私（LDP）能够抵御具有任意背景知识的攻击者,可以对敏感信息提供更全面的保护。序列数据内在序列性和高维度的特点为LDP应用于频繁序列模式挖掘带来了挑战。为解决这个问题,提出一种满足ε-LDP的top-k频繁序列模式挖掘算法PrivSPM。该算法结合填充和采样技术、自适应频率估计算法与频繁项预测技术来构造候选集;基于新域,利用基于指数机制的策略对用户数据进行扰动,并结合频率估计算法识别最终的频繁序列模式。理论分析证明了该算法满足ε-LDP。在3个真实数据集上的实验结果表明,PrivSPM算法在纳真率（TPR）和归一化累积排名（NCR）上明显高于对比算法,能有效提高挖掘结果的准确度。     

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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.     

Mining non-redundant sequential rules with dynamic bit vectors and pruning techniques

Most algorithms for mining sequential rules focus on generating all sequential rules. These algorithms produce an enormous number of redundant rules, making mining inefficient in intelligent systems. In order to solve this problem, the mining of non-redundant sequential rules was recently introduced. Most algorithms for mining such rules depend on patterns obtained from existing frequent sequence mining algorithms. Several steps are required to organize the data structure of these sequences before rules can be generated. This process requires a great deal of time and memory. The present study proposes a technique for mining non-redundant sequential rules directly from sequence databases. The proposed method uses a dynamic bit vector data structure and adopts a prefix tree in the mining process. In addition, some pruning techniques are used to remove unpromising candidates early in the mining process. Experimental results show the efficiency of the algorithm in terms of runtime and memory usage.     

一种高效的增量式序列模式挖掘算法

现有的增量式挖掘算法在支持度发生变化时,需要对序列数据库进行重复挖掘,为减少由此产生的时空消耗,提出一种高效的增量式序列模式挖掘算法。算法采用频繁序列树作为序列存储结构,当序列数据库和最小支持度发生变化时,通过执行更新操作,实现频繁序列树的更新,利用深度优先遍历频繁序列树找到序列数据库中所有的序列模式。实验结果表明,与IncSpan算法和PrefixSpan算法相比,该算法的挖掘效率较高。     

一种序列模式发现的新方法

针对序列模式挖掘,提出频繁2序列图(F2SG)来表示数据库中的序列信息,通过扫描一次数据库,将与挖掘任务相关的信息映射到F2SG中,并在此基础上提出一种新的序列模式发现算法——GBSP。GBSP算法充分利用F2SG中表示的项目之间的次序关系进行频繁序列挖掘,提高了其生成效率。理论分析与实验表明,该算法较传统的序列模式发现算法在时间和空间性能上具有优越性。     

一种挖掘压缩序列模式的有效算法

从序列数据库中挖掘频繁序列模式是数据挖掘领域的一个中心研究主题,而且该领域已经提出和研究了各种有效的序列模式挖掘算法.由于在挖掘过程中会产生大量的频繁序列模式,最近许多研究者已经不再聚焦于序列模式挖掘算法的效率,而更关注于如何让用户更容易地理解序列模式的结果集.受压缩频繁项集思想的启发,提出了一种CFSP(compressing frequent sequential patterns)算法,其可挖掘出少量有代表性的序列模式来表达全部频繁序列模式的信息,并且清除了大量的冗余序列模式.CFSP是一种two-steps的算法:在第1步,其获得了全部闭序列模式作为有代表性序列模式的候选集,与此同时还得到大多数的有代表性模式;在第2步,该算法只花费了少量的时间去发现剩余的有代表性序列模式.一个采用真实数据集与模拟数据集的实验研究也证明了CFSP算法具有高效性.     

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。     

PrefixSpan算法与CloSpan算法的分析与研究

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。     

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。