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MAP/REDUCE的移动目标连续轨迹模式挖掘的研究

针对传统序列模式挖掘算法都是针对单机环境、静态实例以及非连续轨迹的不足,提出了Map/Reduce系统与经过优化的PrefixSpan序列模式挖掘算法相结合的改进型算法。该算法在生成投影数据库时,只有当待投影序列的第一个元素和前缀的最后一个元素相同时才会被选中,保证了挖掘出的都是连续轨迹片段。同时采用并行处理的方法,使用Map函数构建每个频繁序列前缀对应的投影数据库,使用Reduce函数整合所有的中间键值对得到需要的结果。     

基于位置信息的序列模式挖掘算法*

PrefixSpan算法在产生频繁序列模式时会产生大量的投影数据库,其中很多投影数据库是相同的。提出了基于位置信息的序列模式挖掘算法——PVS,该方法通过记录每个已产生投影数据库的位置信息,避免了重复产生相同的投影数据库,从而提高了算法的运行效率。通过实验证明,该算法在处理相似度很高的序列数据时比PrefixSpan算法有效。     

缩减投影数据库规模的增量式序列模式算法

在增量式序列模式挖掘算法中,数据库更新只有插入和扩展2种操作,未考虑序列删除的情况。为此,提出一种基于频繁序列树的增量式序列模式更新算法(IUFST)。在数据库和支持度发生变化时,IUFST算法分不同情况对频繁序列树进行更新操作,缩减投影数据库的规模,提高算法效率。实验结果表明,该算法在时间性能上优于PrefixSpan算法和IncSpan算法。     

一种基于前缀树的增量序列挖掘算法

在已有模式的基础上,该文挖掘出了新的模式,减少了挖掘原始数据库次数,指出了IncSpan+算法存在的问题,说明了基于半频繁模式的增量挖掘算法的缺陷,提出了一种增量序列模式挖掘算法。该算法构造了前缀树表示序列模式,并用广度剪枝和深度剪枝维护该前缀树的结构。实验表明,该算法具有良好的性能。     

一种新的基于投影的频繁模式树构造算法

本文分析FP-growth算法存在的主要问题，提出了一种新的基于投影的频繁模式树构造算法。该算法充分利用大型数据库的投影运算能力，按层来构造频繁模式树（FP-tree），有效地解决了传统的FP-tree构造中存在的问题。实验结果表明，本文的算法与传统的频繁模式树的构造算法相比，具有比较好的时间和空间的可伸缩性。     

挖掘闭合模式的高性能算法

频繁闭合模式集惟一确定频繁模式完全集并且尺寸小得多,然而挖掘频繁闭合模式仍然是时间与存储开销很大的任务.提出一种高性能算法来解决这一难题.采用复合型频繁模式树来组织频繁模式集,存储开销较小.通过集成深度与宽度优先策略,伺机选择基于数组或基于树的模式支持子集表示形式,启发式运用非过滤虚拟投影或过滤型投影,实现复合型频繁模式树的快速生成.局部和全局剪裁方法有效地缩小了搜索空间.通过树生成与剪裁代价的平衡实现时间效率与可伸缩性最大化.实验表明,该算法时间效率比其他算法高5倍到3个数量级,空间可伸缩性最佳.它可以进一步应用到无冗余关联规则发现、序列分析等许多数据挖掘问题.     

一种基于投影树的并行序列挖掘算法

在许多科学和商业领域,序列模式的发现技术发挥着越来越重要的作用,然而人们对于高效的基于投影树算法的并行模式关注较少。该文首先介绍了频繁序列挖掘模式的基本概念,然后基于投影树算法,提出了分布式存储并行序列挖掘算法,并对算法的性能进行了详细的分析。     

基于FP-Tree含正负项目的频繁项集挖掘算法

借鉴FP_growth算法中频繁模式树的思想,提出包含正负项目的频繁模式树的构造方法.通过对该频繁模式树进行模式扩展,可以挖掘出包含正负项目的频繁项集.该算法与直接使用FP_growth算法挖掘含负项目的频繁项集相比,无需对原始数据库进行负项目的扩展,也不用再构造并销毁额外的数据结构,只需在原始的频繁模式树上修改,在时间和空间的开销上都具有一定优势.实验表明,本文算法比现有的同类挖掘算法和直接FP_growth算法具有更好的效率.     

改进的FLWAP的Web访问序列模式挖掘方法

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。