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。     

基于定量更新滑动窗口频繁闭项集挖掘算法研究

采用定量更新滑动窗口策略挖掘数据流频繁闭项集,提出TW-CFI(Time Windwos-Closed Frequent Itemsets)算法更好的解决了数据流频繁模式挖掘问题,挖掘过程中采用一种CFIT(Closed Frequent Itemsets Tree)存储结构,不仅包含当前数据流中的频繁闭项集,还通过时间窗口保存频繁闭项集的历史频繁计数.     

数据流中基于事务链表组的频繁闭项集挖掘

挖掘频繁项集是挖掘数据流的基本任务.许多近似算法能够对数据流进行频繁项集的挖掘,但不能有效控制内存资源消耗和挖掘运行时间.为了提高数据流挖掘的效率,通过挖掘数据流中的频繁闭项集来减少挖掘结果项集的数量,并借鉴Relim算法和Manku算法,引入事务链表组作为概要数据结构,提出了一种新的数据流频繁闭项集的挖掘算法.最后通过实验,证明了该算法的有效性.     

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.     

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。     

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。     

Q—CFIsL：挖掘频繁闭项集并构建其格的快速算法

提出了一种快速挖掘频繁闭项集并构建其格的算法Q-CFIsL.该算法引入了preC(X)的概念,使用preC(X)加快了包容检测和建格的速度.实验表明,对于真实数据集以及合成数据集,Q-CFIsL的性能都优于当前最新的同类算法CHARM-L.     

基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法

为了能够随着数据库的增加、删除和修改而快速有效地挖掘出频繁闭项集,根据CHARM算法提出了一种基于频繁闭项集挖掘的增量式维护算法。该算法采取分类处理的策略对变化数据进行挖掘,运用IT对的特性从已挖掘出的结果中快速过滤出仍然有效的信息,实现频繁闭项集的更新。实验结果表明该算法是快速有效的。     

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。     

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。     

在线挖掘数据流闭频繁项集的高效算法

数据流闭频繁项集挖掘算法得到了广泛的研究,其中一个典型的工作就是NewMomen、算法。针对New- Moment算法存在搜索空间大而造成算法时间效率低的问题,提出了一种改进的数据流闭频繁项集挖掘算法A-Ncw- Moment。它设计了一个二进制位表示项目与扩展的频繁项目列表相结合的数据结构,来记录数据流信息及闭频繁项 集。在窗体初始阶段,首先挖掘频繁1一项集所产生的支持度为最大的最长闭频繁项集,接着提出新的“不需扩展策略” 和“向下扩展策略”来避免生成大量中间结果,快速发现其余闭频繁项集,达到极大缩小搜索空间的目的。在窗体滑动 阶段,提出“动态不频繁剪枝策略”来从已生成的闭频繁项集中快速删除非闭频繁项集,并提出“动态不搜索策略”来动 态维护所有闭频繁项集的生成,以降低闭频繁项集的维护代价,提高算法的效率。理论分析与实验结果表明,A-New- Moment算法具有较好的性能。     

不确定数据频繁闭项集挖掘算法

由于不确定数据的向下封闭属性,挖掘全部频繁项集的方法会得到一个指数级的结果。为获得一个较小的合适的结果集,研究了在不确定数据上挖掘频繁闭项集,并提出了一种新的频繁闭项集挖掘算法——NA-PFCIM。该算法将项集挖掘过程看作一个概率分布函数,考虑到基于正态分布模型的方法提取的频繁项集精确度较高,而且支持大型数据库,采用了正态分布模型提取频繁项集。同时,为了减少搜索空间以及避免冗余计算,利用基于深度优先搜索的策略来获得所有的概率频繁闭项集。该算法还设计了两个剪枝策略:超集修剪和子集修剪。最后,在常用的数据集(T10I4D100K、Accidents、Mushroom、Chess)上,将提出的NA-PFCIM算法和基于泊松分布的A-PFCIM算法进行比较。实验结果表明,NA-PFCIM算法能够减少所要扩展的项集,同时减少项集频繁概率的计算,其性能优于对比算法。     

基于频繁闭情节及其生成子的无冗余情节规则抽取

情节规则挖掘旨在发现频繁情节之间的因果关联,已广泛应用于传感器数据处理、网络安全监控、金融证券管理、事务日志分析等众多领域.针对一个事件序列上的无冗余情节规则挖掘,提出了算法Extractor.该算法采用最小且非重叠发生的支持度定义和深度优先的搜索策略来发现频繁闭情节及其生成子,保证了频繁闭情节及其生成子的挖掘质量和挖掘效率;利用非生成子情节的Apriori性质,避免了冗余的情节生成子判断;直接由频繁闭情节及其生成子产生无冗余情节规则,提高了情节规则的生成质量和生成效率.所进行的实验证实了该情节规则抽取算法的有效性.     

基于FC-tree的频繁闭项目集挖掘算法

目前提出的频繁项目集挖掘算法大多基于Apriori算法思想,但这类算法会产生巨大的候选集并且重复扫描数据库.本文针对这一问题,给出了一种基于FC-tree的频繁闭项目集挖掘算法Max-FCIA,该算法将频繁项目集存储在哈希表中,节省了程序的搜索时间.此外,利用广度优先搜索和有效的剪枝策略,大大限制了候选项目集的生成,缩小了搜索空间从而提高了程序的性能.实验结果表明该算法是快速有效的.     

基于数据流频繁闭合模式的挖掘

用挖掘频繁闭合模式集代替挖掘频繁模式集是近年来提出的一个重要策略。根据数据流的特点,提出了一种基于滑动窗口的频繁闭合模式的新方法DSFC_Mine。该算法以滑动窗口中的基本窗口为更新单位,利用改进的CHARM算法计算每个基本窗口的潜在频繁闭合项集,将它们存储到一种新的数据结构中,利用该数据结构可以快速地挖掘滑动窗口中的所有频繁闭合项集。实验验证了该算法在时间上和空间上的可行性和有效性。     

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。     

基于最小且非重叠发生的频繁闭情节挖掘

事件序列上的频繁闭情节挖掘是一个重要课题,现有的研究基于最小发生的支持度定义和广度优先的搜索策略,不可避免地导致了情节发生的“过计数”和大量候选情节的产生问题,因此,基于最小且非重叠发生的支持度定义和深度优先的搜索策略,提出了一个事件序列上的频繁闭情节挖掘算法FCEMiner,在此基础上,利用特殊前向扩展的非闭一致性避免了冗余的闭合性检查,缩小了频繁闭情节的搜索空间.理论分析和实验评估证明FCEMiner能够有效地发现事件序列上的频繁闭情节.     

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。     

Efficient Mining of Frequent Closed XML Query Pattern

Previous research works have presented convincing arguments that a frequent pattern mining algorithm should not mine all frequent but only the closed ones because the latter leads to not only more compact yet complete result set but also better efficiency. Upon discovery of frequent closed XML query patterns, indexing and caching can be effectively adopted for query performance enhancement. Most of the previous algorithms for finding frequent patterns basically introduced a straightforward generate-and-test strategy. In this paper, we present SOLARIA＊, an efficient algorithm for mining frequent closed XML query patterns without candidate maintenance and costly tree-containment checking. Efficient algorithm of sequence mining is involved in discovering frequent tree-structured patterns, which aims at replacing expensive containment testing with cheap parent-child checking in sequences. SOLARIA＊ deeply prunes unrelated search space for frequent pattern enumeration by parent-child relationship constraint. By a thorough experimental study on various real-life data, we demonstrate the efficiency and scalability of SOLARIA＊ over the previous known alternative. SOLARIA＊ is also linearly scalable in terms of XML queries＇ size.