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.     

实现动态数据流分布式挖掘的网格平台模型

围绕挖掘动态数据流频繁模式问题，详细讨论数据流管理模型和挖掘技术；设计兼容网格基础结构、支持多种挖掘策略的数据挖掘网格平台；发展伺机挖掘思想，根据局部数据流片段的特性不断地调整存储结构和变换搜索方式，解决效率与空间的矛盾，提高微观效率；应用网格技术有效地利用计算资源进行分布式挖掘，提高宏观效率。