一种挖掘频繁闭项集的改进算法

频繁闭项集的挖掘是近年来频繁项集挖掘研究的热点。本文引入了共生项集的概念,从一个新的角度看待频繁闭项集的挖掘问题。利用共生项集的性质,本文提出了一种新的无需遍历结果集的闭合性检查方法,并在此基础上对CLOSET算法进行改进,实验证明,取得了良好的效果。     

一种挖掘频繁闭项集的深度优先算法

频繁闭项集挖掘是许多数据挖掘应用中的重要问题。为减少候选项集数量和降低支持度计算的开销,提出一种新的深度优先搜索频繁闭项集(DFFCI)的算法。将改进的压缩频繁模式树(CFP-Tree)表示的数据集信息投影到划分矩阵,使用二进制向量逻辑运算计算支持度,简化了计算过程,减少了时间开销;采用基于支持度预计算技术的全局2-项剪枝和局部扩展剪枝,有效削减了搜索空间。实验结果表明该算法的性能优于其他主流深度优先算法。     

一种基于MapReduce的频繁闭项集挖掘算法

频繁闭项集的挖掘是发现数据项之间关联规则的一种有效方式。当前以MapReduce模式为基础的云计算平台为解决海量数据中的关联规则挖掘问题提供新的解决思路。文中提出并实现一种基于Hadoop云计算平台的频繁闭项集的并行挖掘算法。该算法主要包括并行计数、构造全局频繁项表、并行挖掘局部频繁闭项集和并行筛选全局频繁闭项集四个步骤。在多个数据集上的实验表明,该方法能较大提高数据挖掘的效率,具有较好的加速比。     

数据流上的频繁闭项集挖掘算法

针对频繁闭项集挖掘算法中数据结构与处理机制复杂的问题,提出窗口快速滑动的数据流频繁闭项集挖掘算法——MFWSR。算法通过采用紧致的数据结构和简化的判断过程提高时空效率,支持响应不同用户支持度阈值的查询。实验结果表明,在保持已有算法精度的情况下,MFWSR具有更高的时空效率。     

一个频繁闭项集高效挖掘算法

提出了一种基于堆栈的频繁闭项集挖掘算法SBFCI（Stack Based Frequent Closed Itemsets Generation）,该算法采用栈技术避免了以往基于FP—tree的算法需对每个后缀模式递归构造FP—tree,并在上挖掘的弊端。从而大幅缩减了生成频繁闭项集的时间与空间开销。     

一种改进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,但挖掘频繁闭项集仍是很费时的.为提高挖掘效率,提出了一种改进的频繁闭项集挖掘算法DCI-Closed-Index. 该算法用“索引数组”来组织数据,通过为每个项目增加包含索引,找到频繁共同出现的项集.利用二进制位图技术,给出了一个求包含索引的快速算法.然后根据项目在包含索引中出现的频率由高到低进行排序,并利用包含索引作为启发信息,合并同时出现且支持度相等的频繁项,得到初始生成子,从而大大缩小了搜索空间.同时利用索引数组对每一个生成子的前序集和后序集进行约简,得到新的、较小的约简前序集和约简后序集.并证明了约简前序集和后序集与原来的前序集和后序集的功能是一样的.从而减少了候选生成子的集合包含判断的操作.实验结果表明,该算法的性能优于其他主流算法.     

一种改进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,但挖掘频繁闭项集仍是很费时的.为提高挖掘效率,提出了一种改进的频繁闭项集挖掘算法DCI-Closed-Index.该算法用"索引数组"来组织数据,通过为每个项目增加包含索引,找到频繁共同出现的项集.利用二进制位图技术,给出了一个求包含索引的快速算法.然后根据项目在包含索引中出现的频率由高到低进行排序,并利用包含索引作为启发信息,合并同时出现且支持度相等的频繁项,得到初始生成子,从而大大缩小了搜索空间.同时利用索引数组对每一个生成子的前序集和后序集进行约简,得到新的、较小的约简前序集和约简后序集.并证明了约简前序集和后序集与原来的前序集和后序集的功能是一样的.从而减少了候选生成子的集合包含判断的操作.实验结果表明,该算法的性能优于其他主流算法.     

基于不确定性数据的频繁闭项集挖掘算法

对于不确定性数据,传统判断项集是否频繁的方法并不能准确表达项集的频繁性,同样对于大型数据,频繁项集显得庞大和冗余。针对上述不足,在水平挖掘算法Apriori的基础上,提出一种基于不确定性数据的频繁闭项集挖掘算法UFCIM。利用置信度概率表达项集频繁的准确性,置信度越高,项集为频繁的准确性也越高,且由于频繁闭项集是频繁项集的一种无损压缩表示,因此利用压缩形式的频繁闭项集替代庞大的频繁项集。实验结果表明,该算法能够快速地挖掘出不确定性数据中的频繁闭项集,在减少项集冗余的同时保证项集的准确性和完整性。     

一种基于滑动窗口的数据流频繁闭项集挖掘算法

频繁项集挖掘是数据流挖掘中的一个热点问题.提出了一种新的数据流频繁闭项集挖掘算法MFCI-SW.首先设计了两个新的数据结构:频繁闭项集表FCIL和频繁闭合模式树MFCI-SW-Tree,在此基础上以滑动窗口中的基本窗口为更新单位,在每个基本窗口中提取出频繁闭项集的数据项,将其支持度F和窗口序列号K存到FCIL中;然后随着新基本窗口的到来,通过删除频繁闭项集表中K值最小的数据项和插入新数据项完成对FCIL的更新和MFCI-SW-Tree树的裁剪;最后在MFCI-SW-Tree中可以迅速挖掘出满足用户需要的频繁闭项集.实验结果证明了该算法在执行效率上明显优于DS-CFI算法.     

挖掘事务间频繁闭项集的高效率算法

事务间频繁项集将传统的单维事务内关联规则扩展到多维跨事务关联规则,但事务问频繁项集的数量随滑 动时同间窗口的增大而迅速增加.利用频繁闭项集的特点.提出事务间频繁闭项集的概念及其挖掘算法(FCITA).该算法采用分割和条件数据库技术,避免生成庞大的扩展数据库;利用扩展二进制形武压缩事务,从而提高支持度的计算效事.此外,动态排序和哈希表极大地减少了频繁闭项集的测试次数.仿真比较表明,FCITA算法具有较高的挖掘效率.     

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FP-tree的最大频繁项目集挖掘算法

最大频繁项目集挖掘是数据挖掘领域最重要的基本问题之一,在分析已有算法的基础上提出了FP-MMFI算法,它是对FP-growth算法在最大频繁项目集挖掘上的扩展.提出了频繁路径的概念,用它可以有效地对FP-tree进行压缩和缩小搜索空间,同时使用投影的方法对超集检测进行了优化,减少了项目匹配的次数.最后实验结果表明,该算法在性能上优于已有的同类算法.     

基于粒度计算的频繁闭项目集挖掘

针对现有频繁闭项目集挖掘算法存在的不足,提出了一种基于粒度计算的频繁闭项目集挖掘算法。通过混合进制数的变化来生成候选项目集,避免使用了复杂的数据结构,减少了内存和CPU的开销;利用粒度计算的分而治之思想来计算频繁闭项目集的支持度,避免了多次重复扫描数据库,减少了计算复杂度和I/O开销。实验结果表明该算法比经典的频繁闭项目集挖掘算法快速而有效。     

基于有序FP-tree的最大长度频繁项集挖掘算法

频繁项集的挖掘受到大量候选频繁项集和较高计算花费的限制,只挖掘最大长度频繁项集已满足很多应用。提出一种基于有序FP-tree结构挖掘最大长度频繁项集的算法。即对有序FP-tree的头表进行改造,增加一个max-level域,记录该项在有序FP-tree中的最大高度。挖掘时仅对max-level 大于等于已有最大长度频繁项集长度的项进行遍历,不产生条件模式基,无需递归构造条件FP-tree,且计算出最大长度频繁项集的支持度。实验结果表明该算法挖掘效率高、速度快。     

Tough型约束下的频繁闭项集挖掘

回顾了常见的关联规则算法,关注频繁闭项集这一非常有发展前途的方法.在综合Tough型约束与频繁闭项集的基础上,提出了关联规则的一种新算法--基于Tough型约束的频繁闭项集挖掘算法（TC-based FCIM Algorithm）,分析了算法中选择过程和过滤过程这两个重要过程的先后顺序.     

滑动窗口中数据流频繁项集挖掘方法

根据数据流的流动性与连续性,提出了一种滑动窗口中频繁项集挖掘算法NSW,满足了人们快速获取最近到达数据中频繁项集的需求。该算法采用二进制矩阵表示滑动窗口中的事务列表,通过直接删除最老事务、不产生候选项集等方法控制时间和空间的开销。实验表明,该算法具有较好的时间和空间效率。     

一种有效的并行频繁项集挖掘算法

传统的挖掘频繁项集的并行算法存在各节点间负载不均衡、同步开销过大、通信量大等问题。针对这些问题,提出了一种多次传送重新分配数据的并行算法(MRPD)。MRPD算法在第l步时将数据库重新划分成若干组,并根据各节点的需要多次传送分组;各节点获得完整分组后异步地计算频繁项集;所有节点计算完成后,得到全部频繁项集。理论分析和实验结果表明MRPD算法是有效的。     

矩阵约束下的频繁项集挖掘方法研究

数据挖掘中的关联分析技术旨在发现大量数据项集之间有趣的关联关系,其核心问题是寻找频繁项集。针对传统的基于矩阵的关联挖掘算法中矩阵规模和事务数据库大小相关,在处理超大型事务数据库时,仍会存在内存瓶颈的问题,提出了一个矩阵规模和事务数据库大小无关、通过矩阵约束预挖掘后验证的频繁项集发现算法。实验结果显示,该算法提高了频繁项集的挖掘速度。     

面向数据流的频繁项集挖掘研究

针对数据流的特点,对数据流中频繁模式挖掘问题进行了研究,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。