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。     

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.     

基于滑动窗口的数据流频繁闭项集挖掘

针对数据流的特点,根据Moment算法提出一种基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法。该算法通过滑动窗口增量更新数据流中的事务,采取一种高效的项的位序列表示方法降低窗口滑动的时问和空间复杂度,应用压缩的模式树进行频繁闭项集检查,以确保挖掘结果的准确性。实验证明了该方法的有效性。     

改进的数据流频繁闭项集挖掘算法

NewMoment算法在数据挖掘过程中频繁地进行左检测操作,导致算法运行效率低下.针对该问题,提出一种改进的数据流频繁闭项集挖掘算法——LevelMoment.在该算法中,给出一种新的加入层次节点的数据结构LevelCET,在此结构上通过层次检测策略与最佳频繁闭项集检测策略,快速地挖掘数据流滑动窗口中的所有频繁闭项集....     

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.     

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。     

数据流中基于计数的频繁模式挖掘

频繁项集是挖掘流数据挖掘的基本任务。许多近似算法能够有效进行频繁项挖掘,但不能有效控制内存资源消耗。文章提出并实现了0—δ算法,能够有效控制内存消耗问题。在充分的理论分析基础上,还用翔实的实验证明了新方法的有效性。     

改进的数据流频繁闭项集挖掘算法

为提高数据流频繁闭项集的查找效率,提出一种改进的NewMoment频繁闭项集挖掘算法,通过在LevelCET数据结构中加入层次结点,并利用层次检测策略与最佳频繁闭项集检测策略快速挖掘数据流滑动窗口中所有的频繁闭项集。实验结果证明,与NewMoment算法相比,改进的算法性能更优。     

在单向FP-tree上挖掘频繁闭项集

频繁闭项集提供了频繁项集的一种完整的、最小表示。针对稠密数据集,提出一种基于单向FP-tree的频繁闭项集挖掘算法Unid_FP-FCI。该算法在挖掘过程中只生成被约束子树,而它是一种虚拟的树结构,在原有的单向FP-tree基础上用三个很小的数组来表示,因而避免了以往算法需递归构造条件FP-tree来计算频繁闭项集的弊端,极大地降低了内存空间和时间开销,提高了挖掘效率。     

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。     

数据流中基于矩阵的频繁项集挖掘

挖掘频繁项集是挖掘数据流的基本任务。许多近似算法能够有效地对数据流进行频繁项挖掘,但不能有效地控制内存资源消耗和挖掘运行时间。为了提高数据流频繁项集挖掘的时空效率,通过引入矩阵作为概要数据结构,提出了一种新的数据流频繁项集挖掘算法。最后通过实验证明了该算法的有效性。     

数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法*

挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间。理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性。     

滑动窗口中数据流最大频繁项集挖掘算法研究

数据流最大频繁项集的项集数目相对很少并且已隐含所有的频繁项集,所以数据流中最大频繁项集的挖掘具有很好的时空效率并且有很大的意义,也受到了业界更多的关注。针对数据流最大频繁项集的挖掘,提出了在滑动窗口中基于矩阵的数据流最大频繁项集挖掘方法SWM-MFI,主要采用两个矩阵来存储数据信息：一个矩阵是事务矩阵,存储事务数据;一个矩阵是二项集矩阵,存放频繁2-项集。通过二项集矩阵扩展得到频繁k-项集,基于SWM-MFI算法挖掘出最大频繁项集。经过理论和实验证明该算法具有很好的时效性。     

数据流上最近频繁项集挖掘算法

数据流频繁项集挖掘是指在数据流中找出出现频数大于给定的最小支持度的项集过程。随着一些新兴应用如传感器网络、网络监控等的出现,数据流中频繁项集挖掘引起了很大的重视。提出了一种新颖的数据流频繁项集挖掘算法RFIF。不同于现有算法,RFIF算法针对现实中的一些实际应用,更多的考虑最近时间发生的事件,但也不完全抛弃历史数据,通过引入GIMT函数,逐渐加大项集支持度的阈值,减少对历史数据中频繁项集的维护。实验验证了算法的有效性。     

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。     

基于图论的最大频繁项集挖掘

利用有向项集图来存储事务数据库中有关频繁项集的信息,提出了有向项集图的三叉链表式存储结构和基于有向项集图的最大频繁项集挖掘算法.它不仅实现了事务数据库的一次扫描,减少了I/O代价,而且可以同时解决好稀疏数据库和稠密数据库的最大频繁项集挖掘问题.     

不确定数据流最大频繁项集挖掘算法研究

对于大型数据,频繁项集挖掘显得庞大而冗余,挖掘最大频繁项集可以减少挖出的频繁项集的个数。可是对于不确定性数据流,传统判断项集是否频繁的方法已不能准确表达项集的频繁性,而且目前还没有在不确定数据流上挖掘最大频繁项集的相关研究。因此,针对上述不足,提出了一种基于衰减模型的不确定性数据流最大频繁项集挖掘算法TUFSMax。该算法采用标记树结点的方法,使得算法不需要超集检测就可挖掘出所有的最大频繁项集,节约了超集检测时间。实验证明了提出的算法在时间和空间上具有高效性。     

一种改进的数据流最大频繁项集挖掘算法

提出了一种基于DSM MFI算法的改进算法DSMMFI DS算法,它首先将事务数据按一定的全序关系存入DSFI list列表中;然后按排序后的顺序存储到类似概要数据结构的树中;接着删除树中和DSFI list列表中的非频繁项,同时删除窗口衰退支持数大的事务项;最后采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略来挖掘数据流的最大频繁项集。通过用例分析和实验表明,该算法比DSM MFI算法具有更好的执行效率。