闭合序列模式挖掘算法

提出了一种新的挖掘闭合序列模式的PosD算法,该算法利用位置数据保存数据项的顺序信息,并基于位置数据列表保存数据项的顺序关系提出了两种修剪方法：逆向超模式和相同位置数据。为了确保栅格存储的正确性和简洁性,另外还针对一些特殊情况做处理。试验结果表明,在中大型数据库和小支持度的情况下谊算法比CloSpan算法更有效。     

基于闭合序列模式的减量挖掘算法

针对数据库减量时不断重复挖掘的问题,在已有闭合序列模式算法PosD*的基础上,提出一种减量挖掘算法 DePosD*。通过移动频繁和非频繁闭合序列集合之间的数据,在原有挖掘结果上直接进行更新,减少挖掘的时间。实验结果证明,在减量过程中该算法的时间效率与PosD*相比有所提高。     

基于二级索引结构无候选项闭合序列模式挖掘算法

针对CloSpan算法分两个阶段挖掘闭合序列模式中第一阶段需要保持候选序列且未充分利用项的位置信息、存在对数据库重复扫描和计算大小的不足,提出了posCloSpan算法。算法通过对二级索引结构进行检索实现向前剪枝,避免数据库重复扫描以及对超序索引表、子序索引表的检测,实现非闭合序列的修剪,无须保存候选序列。实验结果证明,算法在处理较长序列以及存在大量重复投影数据库的数据源时,有效降低了时间上的开销。     

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.     

挖掘闭合多维序列模式的可行方法

为了对闭合多维序列模式进行挖掘,研究了多维序列模式的基本性质,进而提出了挖掘闭合多雏序列模式的新方法.该方法集成了闭合序列模式挖掘方法和闭合项目集模式挖掘方法,通过证明该方法的正确性,指出闭合多维序列模式集合不大于多维序列模式集合,并且能够覆盖所有多维序列模式的结果集.最后分析了该方法所具备的两个明显优点,表明了在闭合多维序列模式挖掘中的可行性.     

长生物数据集中频繁闭合模式挖掘算法研究

传统频繁项集挖掘算法在处理稠密或长数据集(如基因表达数据集)时效率低且产生大量冗余模式,为解决这些问题一些学者提出了闭合模式的概念和挖掘闭合模式的算法,研究证明挖掘闭合模式可以显著减少项集数量并消除大量冗余模式。该文针对生物数据特点提出了一个新颖的挖掘频繁闭合模式的算法REMFOR,该算法在闭合模式概念和行枚举思想的基础上,采用垂直数据结构和fp-tree技术,对行集建立行fp-tree来挖掘频繁闭合模式。通过实例和实验证明该算法是正确有效的。     

并行动态位向量频繁闭合序列模式挖掘算法

针对在时间和空间上都具有高计算成本的长序列数据库,一个更有效和更紧凑且可以完全提取信息的挖掘模式是当前的研究热点。提出一种并行动态位向量频繁闭合序列模式的挖掘算法（PDBV FCSP）,该算法采用多核处理器架构和DBV数据结构相结合的方式,有效加快了序列数据库的处理速度,并对搜索空间进行划分,尽早执行预处理序列的闭合检查,减少了所需的存储空间和挖掘频繁闭合序列模式的执行时间,克服了现有并行挖掘算法通信开销、同步和数据复制等问题。利用重新分配工作的动态负载平衡机制,解决处理器之间的负载均衡问题,最大限度地减少了CPU空闲时间。对DBV VDF算法和PDBV FCSP（2 4核）算法进行仿真比较,结果表明,PDBV FCSP算法在运行时间、内存使用和可伸缩性等方面都有较优的性能提升,且当内核数增加时,性能更优。     

基于H-tree的多维序列模式挖掘算法

提出了一种基于H-tree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,根据包含此模式的所有元组中的多维信息构造H-tree树,挖掘出相应的多维模式,从而得到了多维序列模式。该算法将多维分析方法与序列模式挖掘算法有效地结合在一起,当维度较高时具有较高的性能。     

基于编码频繁模式树的序列模式挖掘算法

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。     

基于相邻频繁模式段的闭合序列模式挖掘算法

直接对生物序列进行频繁模式挖掘会产生很多冗余模式,闭合模式更能表达出序列的功能和结构。根据生物序列的特点,提出了基于相邻闭合频繁模式段的模式挖掘算法－JCPS。首先产生闭合相邻频繁模式段,然后对这些闭合频繁模式段进行组合,同时进行闭合检测,产生新的闭合频繁模式。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。     

数据源特性对序列模式挖掘结果的影响

用IBM数据生成工具生成数据考察了客户序列数、平均序列长度、平均事务长度、项目数等数据特性对挖掘结果序列模式个数的影响,得到了单项特性对挖掘结果序列模式个数的影响模型,用以在进行正式挖掘之前,通过数据特性对挖掘结果进行初步判断。     

流数据中一种高效剪枝的频繁序列挖掘算法

序列模式挖掘就是在时序数据库中挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式.序列模式发现是最重要的数据挖掘任务之一,并有着广阔的应用前景.针对静态数据库,序列模式挖掘已经被深入的研究.近年来,出现了一种新的数据形式:数据流.针对基于数据流的序列模式挖掘的研究还不是十分深入.提出一个有效的基于数据流的挖掘频繁序列模式的算法SSPM,利用到2个数据结构(F-list和Tatree)来处理基于数据流的序列模式挖掘的复杂性问题.SSPM的优点是可以最大限度地降低负正例的产生,实验表明SSPM具有较高的准确率.     

基于概念的序列模式挖掘研究

现有的序列模式算法大都需要频繁访问数据库,效率低.本文提出了一种只需访问数据库一次的基于概念的序列模式算法SPC(Sequential Pattern Algorithm Based on Concept).它利用概念来保存信息,通过划分搜索空间得到概念,并在保证数据挖掘结果正确的前提下采用项有序,合并等价子空间和舍弃无效子空间等手段减少搜索空间数量,提高了效率.     

一种改进的加权序列模式挖掘算法

在加权序列模式挖掘中,基于候选码生成-测试方法的MWSP是目前应用性最好的算法之一,然而在挖掘过程中容易出现候选组合爆炸的情况,为此文章提出了一种高效的加权序列模式挖掘算法（PWSM）。PWSM算法引入k-最小加权支持数概念并利用前缀投影数据库原理有效地避免了候选组合爆炸的发生,并且在挖掘的过程中充分利用最小加权支持数,再次对算法进行优化。实验表明,该算法较MWSP算法能更加有效地从序列数据库中挖掘加权序列模式。     

基于MapReduce的高效用序列模式挖掘算法

由于数据规模的快速增长,高效用序列模式挖掘算法效率严重下降.针对这种情况,提出基于MapReduce的高效用序列模式挖掘算法HusMaR.算法基于MapReduce框架,使用效用矩阵高效地生成候选项;使用随机映射策略均衡计算资源;使用基于领域的剪枝策略来防止组合爆炸.实验结果表明,在大规模数据集下,算法取得了较高的并行效率.     

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。     

基于序列模式挖掘的入侵检测技术研究

随着计算机的发展,网络安全在现代社会中扮演着越来越关键的角色,并成为比较严重的问题。该文详细分析了基于序列模式的数据挖掘技术,并且在挖掘过程中提出了一种新的序列模式算法。