一种有效的数据流最大频繁模式挖掘算法

针对频繁项集挖掘存在数据和模式冗余的问题,对数据流最大频繁项集挖掘算法进行了研究。针对目前典型的数据流最大频繁模式挖掘算法DSM-MFI存在消耗大量存储空间及执行效率低等问题,提出了一种挖掘数据流界标窗口内最大频繁项集的算法MMFI-DS,该算法首先采用SEFI-tree存储包含在不断增长的数据流中相关最大频繁项集的重要信息,同时删除SEFI-tree中大量不频繁项目,然后使用自顶向下和自底向上双向搜索策略挖掘界标窗口中一系列的最大频繁项集。理论分析与实验表明,该算法比DSM-MFI算法具有更高的效率,并能节省存储空间。     

Apriori算法在SQL中的改进与应用

Apriori算法是挖掘关联规则的经典算法.在分析该算法的基础上,在实际项目应用当中,结合SQL的特点,提出Apriori算法在SQL中的改进算法-Apriori_Sql.应用Apriori_Sql算法只需扫描一遍数据库,在数据库临时表中建立原始数据库的压缩数据映射,实验表明该算法是一种高效的关联规则的挖掘算法.     

快速挖掘全局最大频繁项目集

挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题.现行可用的最大频繁项目集挖掘算法大多基于单机环境,针对分布式环境下的全局最大频繁项目集挖掘尚不多见.若将基于单机环境的最大频繁项目集挖掘算法运用于分布式环境,或运用分布式环境下的全局频繁项目集挖掘算法来挖掘全局最大频繁项目集,均会产生大量的候选频繁项目集,且网络通信代价高.为此,提出了快速挖掘全局最大频繁项目集算法FMGMFI(fast mining global maximum frequent itemsets),该算法采用FP-tree存储结构,可方便地从各局部FP-tree的相关路径中得到项目集的频度,同时采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略,可有效地降低网络通信代价.实验结果表明,FMGMF算法是有效、可行的.     

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.     

基于改进FP-tree的最大频繁项集挖掘算法

现有的最大频繁项集挖掘算法在挖掘过程中需要进行超集检测,基于FP-tree的算法需要递归的建立条件频繁模式树,挖掘效率不高.提出了一种基于改进FP-tree高效挖掘最大频繁项集的算法(MMFI).该算法修改了FP-tree结构并采用NBN策略,在挖掘过程中既不需要进行超集检测也不需要递归的建立条件频繁模式树.算法分析和实验结果表明,该算法是一种有效、快速的算法.     

适合于高效更新的关联规则挖掘算法

实用的关联规则挖掘算法，为了发现事先未知的关联规则，用户需要通过对最小支持度和最小可信度这两个阈值的不断调整来逐步聚焦到那些真正令其感兴趣的关联规则上去，这将是一个动态的交互过程，因此，迫切需要高效的更新算法来满足用户对较快的响应时间的需求，基于这种思想，并深入分析了已有的诸关联规则挖掘与更新算法且指出其共同存在的问题与不足，在此基础上，提出一种当数据库数据不变时，仅扫描数据库一次，即可反复调整最小支持度和最小可信度进行关联规则挖掘与更新的高效、实用的算法，特别在对关联规则进行更新时，该算法对最初和前次挖掘过程中所得到的信息加以充分的利用，从而对关联规则进行更新时算法的执行效率得到进一步的提高，并对算法进行了分析与讨论．     

大规模语料中频繁模式增量发现算法

提出一种适用于大规模语料的频繁模式增量发现算法。统计局部区域提取的字符串频度,对局部相对低频字符串进行剪枝。利用多模式串匹配算法,统计剪枝后局部相对高频字符串在整个语料中的频度,得到频度大于阈值的频繁模式。实验结果表明,该算法具有较低的空间复杂度和时间复杂度,内存消耗为基于后缀数组的频繁模式发现算法的20%左右。     

一种改进的Apriori关联规则挖掘算法（英文）

关联规则挖掘是数据挖掘中的一个重要研究内容.为了高效、快速地从事务数据库中挖掘出频繁项集,针对数据挖掘的经典关联规则Apriori算法的瓶颈问题提出了改进的方法.算法将事物数据库映射到布尔型数组中,然后所有的操作都针对数组元素值展开.这样大大减少了数据库的扫描次数.算法利用数组的随机访问特性及布尔型数据的简单"与"操作,直接产生频繁项集,而不产生大量的候选项集.经理论分析和实验结果显示该算法在效率上明显优于Apriori 算法.     

最大频繁项目集的增量式更新算法

发现最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,目前已经提出了许多算法用于发现最大频繁项目集,而对最大频繁项目集维护问题的研究工作却不多,因此,迫切需要设计高效的算法来更新、维护和管理已挖掘出来的最大频繁项目集,为此,该文提出了一种快速的增量式更新最大频繁项目集算法IUAFI,并举例说明了算法的执行过程。     

基于反向矩阵的最大频集的交互式挖掘算法

发现最大项目频集是数据挖掘应用中的关键问题。本文提出了一个基于反向矩阵的最大频集的交互式挖掘算法。该算法将事务数据库转换成反向矩阵,缩小了候选子集,利于交互式挖掘。通过对每个频繁项独立建立COFI-树,减少了挖掘中对内存容量的依赖。