无重复投影数据库扫描的序列模式挖掘算法
基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法
基于投影数据库的序列模式挖掘增量式更新算法
陆介平;刘月波;倪巍伟;陈耿;孙志挥
【期刊名称】《东南大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2006(036)003
【摘要】针对序列模式挖掘中的增量挖掘问题,提出一种序列模式更新算法ISPBP.算法引入序列数据库结构来存储从原始数据库中挖掘出的所有项、最大频繁模式以及它们的支持数,采用间接拼接方法,只需处理增量数据库,避免了对更新后数据库的重新计算.对于因增量数据库新产生的频繁模式,利用了在增量数据库中出现的频繁项集来减小投影数据库,进一步提高了算法的效率.理论分析和实验表明,算法是有效可行的,并且增量数据库越大,算法在效率上的优越性越明显,算法ISPBP优于传统增量式更新算法.
【总页数】6页(P457-462)
【作者】陆介平;刘月波;倪巍伟;陈耿;孙志挥
【作者单位】东南大学计算机科学与工程学院,南京,210096;上海工程技术大学科研处,上海,200366;东南大学计算机科学与工程学院,南京,210096;南京审计学院审计信息工程重点实验室,南京,210029;东南大学计算机科学与工程学院,南
京,210096
【正文语种】中文
【中图分类】TP311
【相关文献】
1.缩减投影数据库规模的增量式序列模式算法 [J], 刘佳新;严书亭;任家东
2.一种基于频繁序列树的增量式序列模式挖掘算法 [J], 刘佳新
3.无重复投影数据库扫描的序列模式挖掘算法 [J], 张坤;朱扬勇
4.基于数据库变化的关联规则增量式更新算法 [J], 徐龙;杨君锐
5.大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法 [J], 邹翔;张巍;蔡庆生;王清毅因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
序列模式挖掘算法在生物序列的应用研究
中有不 同的特点和效率 。本文分析 目前 比较流行的五种模式挖掘算法 的运行过程 ，当应用到生物序列 中时 ，分析了各个算法的性能 ，从而可以得出哪种算法更适 应于不同类型的生物序列频繁模式挖掘。
［ 关键 词］模式挖掘 ；生物序列 ；频繁集 ［ 中图分类号 】Ｔ ３ １６ Ｐ０ ． ［ 文献标识码 】Ａ 【 文章编号 】１０ —１８ （０８Ｏ —０３ —０ ０ ８ ７ｘ ２ｏ ）１ ０５ ３
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第 ２ 卷第 １ ７ 期
Ｖ０ ． ７ Ｎ ． １ ０１ ２
长春师 范学 院学报 （ 自然 科学版 Ｊ
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应 用研 究。
・ ３ ・ ５
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众 多 ，如果原 始序列 数据库 巨 大 ，容 易造成 内存 的溢 出 ； （ ）需要 多次 扫描 数据库 。候 选序 列 长度增 加 １ ２ ， 就要扫 描一次 原始数 据库 ，这会 造成 严重 的性 能瓶颈 ；（ ）不易产 生长频繁 模式 。随着序列 长度 的增加 ，候 ３ 选 项 的数量也会 呈指 数级增 长 ，严重影 响算法 的执行效率 。 ２２ Ｆ ． Ｐ—Ｇ ｗｈ算法 Ｆ ｏ ｒｔ Ｐ—Ｇ ｗｈ ｏ 算 法将 原始数据 库压缩 表示 为 Ｆ ｒ ，然 后再利 用 Ｆ ｒ ｔ Ｐ—ｔ ｅ ｅ Ｐ—ｔ ｅ 频 繁模 ｒ 对 ｅ 式 进行从 下到上 的挖掘 。该方法 克服 了 Ａ 类算 法 的缺 点 ，在 挖 掘 的过 程 中不产 生 候选 集 ，大 大提 高 了 挖 掘 的效 率 ，同时通过划 分 的方法 减少 了频 繁 模式 的搜 索空 间 ，减少 了搜 索 的代 价 。同时 根 据所 构造 的 Ｆ Ｐ ｔ ｅ的不 同形式 ，可 以将 Ｆ ｒ ｅ Ｐ—ｔ ｅ的路径分 为单路 径和多 路径 处理 ，也 可 以通过 数据库 投影 的方法 解决 内 ｒ ｅ 存 不足 的问题 。 Ｆ Ｐ—Ｇ ｗｈ算法 的弊端 ：由于 Ｆ ｔ ｅ的构造是基 于序列 前缀相 同共 享 的原则 的 ，如果序 列 间相异 度很 ｏ ｒ ｔ Ｐ— ｒ ｅ 高 ，那么很 难将数 据进行 有效压缩 ，从而影 响算法 的效率。 因此 ，该算法 比较适 合 同源序列数 据库 的频繁模 式挖 掘 。 ２３ ＦｅＳ ａ ． ｒ ｐｎ算法 ＦｅＳ ａ 算法 ，即基于频 繁模式投影 的序 列模 式 挖掘算 法 。其 主要 思 想就 是 利用 已经 ｅ ｒｅｐｎ 产生 的频繁 集去迭 代产生各 自的投影 数据库 ，根据这些 投影数据库 再产生 各投影 数据库 中的 子频繁序 列 ，从 而产 生 出原始 数据库 当 中所 有的频 繁序列 集 。由于该方法 将原始数 据库划 分成 了若 干个 子投影 数据库 ，从而 可 以解 决 以前 不能解决 的数 据库信息 巨大的难题 。 Ｆｅ ｐｎ 法执行 过程可 以描述为 ：（ ）首先给 定序列 数 据库 Ｄ 以及 最 小支持 度 ｓ ｒＳ ａ 算 ｅ １ 。扫 描 Ｄ，找 到 Ｄ中 满足 Ｓ 的长度为 １ 的频 繁一 项集 ；然 后将 Ｄ投影产 生若干个 不相交 的子数 据库 ；（ ）扫描这 些 子数 据 库 ，产 ２ 生频繁 ２项集 ，再 根据这 些 ２项集产 生各 自的投影 数据库 ； （ ）以此类 推 ，产 生频 繁 Ｎ项 集 的投 影数 据库 ， ３ 直 到这些 投影数 据库不 能再产生新 的频 繁集为止 。 ＦｅＳ ａ 算 法分析 ：（ ）与 Ｇ Ｐ 法 相 比，ＦｅＳａ ｒｅｐ ｎ １ Ｓ算 ｒｅｐｎ算法 不用 产 生大 量 的候选 集 ，并 且 由于 引进 了投 影 数据库 的方法 ，所 以 ，扫 描数据库 的效率 也提高 了 ；（）该方法 产生 大量 的投影 数据库 ，但是 并不 能保证 所 ２ 有 投影数 据库都 比原数 据库小 ；（ ）由长度 为 Ｋ的频繁集产 生长度 为 Ｋ＋１的频 繁集 的时候 ，由于其 插 入 的 ３ 位 置可前 可后 ，所 以会影 响算法 的执行效 率。 ２４ Ｐｅｘ ｐｎ算法 Ｐｅｘｐ － 是 ＦｅＳａ ． ｒ ＇ ａ ｆＳ Ｌ ｒｆＳ ａ ８ Ｌ ｎ ｒ ｐｎ的改进算法 ，即基于 前缀 投影 的序列 模 式挖 掘算 法 。其 基本 思 ＇ ｅ 想 与 ＦｅＳａ ｒ ｐｎ相似 ，只是在产生 投影数 据库时不 再像 ＦｅＳ ａ ｅ ｒ ｐｎ那样基 于整个频 繁集产 生 ，而是 基 于频 繁集 前 ｅ 缀 产生 。然后根据 产生 的各个子投 影数据 库 ，产生各 自的频 繁集 ，直 到没有频 繁集产 生为止 。 Ｐｅ ｘｐ 算法分 析 ： （ ）不 产生 候选 集 ，因此节 约 了大量 的存储 空 间 ； （ ）产 生 的投 影 数 据库 的大 小 ｒ Ｓａ ｉ ｆ ｎ １ ２ 递 减 ，��
一种基于序列末项位置信息的序列模式挖掘算法
序列模式挖掘是数据挖掘 的一ห้องสมุดไป่ตู้重 要研 究领域 ， 有非 常广 泛 的应 用前景 ， 近年来 已在生物信息学 、 医学诊疗 、 购物信 息分 析、 客户行为分析等多个领域 取得 了良好的经济效益 和社会效
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序列模式挖掘的两种典型算法及比较
６
７
— ２ — ９ 一 ＮＵＬ ５ ５ Ｌ
— ＮＵＬＬ
首先寻找 ｓ 的第一个元素（ ，） １２ 在该数据序列中的第一次 出现位置 ， 对应 的事务时间为 １。由 ０ 于最小事务时间间隔 ｍｎａ ： ， ｉ ｐ ５故应在事务时间 １ ｇ ５之后寻找 ｓ 的下一个元素（ ） 由表 ２中可以看 ３。
数据序列中。
表 ２ 示例数据序 列 事务 时间 事务 项 表 ３ 事务项的事务 时间链 表 事务项
１ ２ ３ ４ ５ —
事务时间
１ ０ ５ 一 ＮＵＬ ０ Ｌ
１ — ５ — ９ ＿ ＮＵＬ ０ ０ ０ ＋ Ｌ ４ ５ ６ ５ ＮＵＩ Ｊ Ｌ
— ２ — ９ 一 ＮＵＬ ５ ０ Ｌ — ＋ＮＵＬ Ｌ
基本概 念和 问题描 述
相关基本概念见文献［ ］ ２ 。给定序列数据库 、 最小支持度阈值和时间约束 ， 序列模式挖掘的 目 标 是找出序列数据库中所有的序列模式 。
２ Ｇ Ｐ算法 Ｓ
给定一个事务数据库 ， Ｓ Ｇ Ｐ算法需要对事务数据库进行多遍扫描 。Ｇ Ｐ算法挖掘序列模式的基 Ｓ
２ １ 哈希 树结 构 ．
Ｇ Ｐ算法采用哈希树结构 。一棵哈希树 的结点可能为叶子节点 （ ａ ｎｄ ） Ｓ Ｊ ａｌ ｆ ｏｅ 或内部结点 （ ｅ ａ ｉ ｅｏ ｎｄ ） 叶子节点存放项集列表 ， ｎ ｒｒ ｏｅ ； ｔ ｉ 而内部结点存放哈希表。在内部结点中， 哈希表的每个桶 （ 即
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第２ ６卷 第 ４期
湖北师范学院学报（ 然科学版） 自
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第十一章-序列模式挖掘
2、其它网址
/~kdd /~anp/TheDataMine.html http://www.gmd.de/ml-archive /AI/ML/Machine-Learning.html /maincat.thml#45 http://www.neuroney.ph.kcl.ac.ul a.de/~prechelt/FAQ/neural-net-
定β=义β11→1-β22→设⋯序→列βmα=。α若1→存α在2→整⋯数→i1α<n，i2<序⋯列<in，使得 ， 则称序列α是序1 列βi1 ,的子2 序列i2 , .，..,或n序列inβ包含序列α。在 一组序列中,如果某序列α不包含其他任何序列中，则称 α是该组中最长序列(Maximal sequence)。
1
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02.10.25
一个客户90所有的0事2.1务0.3可0 以综合的看成是一个序列，每一
个 成事一2 务 个都序由列1相。03,02应称0 的这一样00个的22..11项序00..11集列50 来为表客示户。序交事列易1 务。号 按通交常易，客时将户(3购间一0),物(序个90序排客) 列列户 的 义交成3 易ite按ms交e43t00易(,,T6500时i),,77。00间这排样00序22..，11成00..这22T05个1 ，客T户2 ，的…客234…户，序T列(n1。成0,(23T了00()i)中3,这((043,00的5样,)07,(,项074的)00(),9集6一00)定,个70) 序列4 ：〈ite4m03,0s7e0t(T1)00i22t..e11m00..21s15et(T2) … item5 set(Tn)〉。 (90)
数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年
数据挖掘_国防科技大学中国大学mooc课后章节答案期末考试题库2023年1.某超市研究销售纪录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的哪类问题？()答案:关联规则发现2.下列有关SVM说法不正确的是（）答案:SVM因为使用了核函数，因此它没有过拟合的风险3.影响聚类算法效果的主要原因有：（）答案:特征选取_聚类准则_模式相似性测度4.7、朴素贝叶斯分类器不存在数据平滑问题。
( )答案:错误5.决策树中包含一下哪些结点答案:内部结点（internal node）_叶结点（leaf node）_根结点（root node) 6.标称类型数据的可以利用的数学计算为：众数7.一般，k-NN最近邻方法在( )的情况下效果较好答案:样本较少但典型性好8.考虑两队之间的足球比赛：队0和队1。
假设65%的比赛队0胜出、P(Y=0)=0.65。
剩余的比赛队1胜出、P(Y=1)=0.35。
队0获胜的比赛中只有30%在队1的主场、P(X=1|Y=0)=0.3，而队1获胜的比赛中75%是主场获胜、P(X=1|Y=1)=0.75。
则队1在主场获胜的概率即P(Y=1|X=1)为：（）答案:0.579.一组数据的最小值为12,000，最大值为98,000，利用最小最大规范化将数据规范到[0,1]，则73,000规范化的值为：（）答案:0.71610.以下哪个分类方法可以较好地避免样本的不平衡问题：（）答案:KNN11.简单地将数据对象集划分成不重叠的子集，使得每个数据对象恰在一个子集中，下列哪些不属于这种聚类类型层次聚类_模糊聚类_非互斥聚类12.数据点密度分布不均会影响K-means聚类的效果。
答案:正确13.数据集成需要解决模式集成、实体识别、数据冲突检测等问题答案:正确14.决策树模型中应处理连续型属性数据的方法之一为：根据信息增益选择阈值进行离散化。
答案:正确15.数据库中某属性缺失值比较多时，数据清理可以采用忽略元组的方法。
数据挖掘中的序列模式挖掘方法
数据挖掘中的序列模式挖掘方法数据挖掘是指通过挖掘大量数据集中的信息，来发现潜在的、以前未知的、可利用的有价值的模式和知识的过程。
序列模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究领域，它旨在从一个序列集合中发现具有重要顺序特征的模式。
本文将介绍数据挖掘中的序列模式挖掘方法，包括Apriori算法、GSP算法和PrefixSpan算法。
1. Apriori算法Apriori算法是一种常用的序列模式挖掘方法，它利用频繁序列的概念来发现具有重要顺序特征的模式。
该算法基于Apriori原理，通过逐层迭代的方式挖掘频繁序列。
首先，找出序列中的频繁1项序列，然后根据这些频繁1项序列生成频繁2项序列，依此类推，直到无法再生成更多的频繁序列为止。
Apriori算法的优点是易于实现和理解，但是在处理大规模数据集时会面临效率低下的问题。
2. GSP算法GSP（Generalized Sequential Pattern）算法是一种改进的序列模式挖掘方法，它通过压缩序列集合，减少不必要的候选序列生成，从而提高挖掘效率。
GSP算法首先构建出轻量级序列树，然后通过递归方式搜索频繁序列。
在搜索过程中，GSP算法利用递归树的性质进行剪枝，剪去不满足最小支持度要求的候选序列，从而减少搜索空间。
相比于Apriori算法，GSP算法具有更高的效率和更好的挖掘性能。
3. PrefixSpan算法PrefixSpan算法是一种基于前缀投影的序列模式挖掘方法，它通过利用序列的前缀关系来挖掘频繁序列。
PrefixSpan算法首先根据事务记录构建出投影数据库，然后通过递归方式挖掘频繁序列。
在挖掘过程中，PrefixSpan算法维护一个前缀序列和一个投影数据库，在每次递归中，通过追加序列来生成候选序列，并在投影数据库中搜索满足最小支持度要求的序列。
PrefixSpan算法具有较高的效率和较好的挖掘性能，并且能够处理较大规模的序列数据。
综上所述，本文介绍了数据挖掘中的序列模式挖掘方法，包括Apriori算法、GSP算法和PrefixSpan算法。
序列模式挖掘算法的分析秦晓薇
关键词：数据挖掘；序列模式挖掘；挖掘算法 中图分类号：TP301.6 文献标识码：A 文章编号：1673- 260X（2012）01- 0034- 03
在 HVSM 算法中，以序列中项集的个数定义为序列的 长度，将支持度大于给定最小支持度的序列长度为 k 的序 列称为 k 大序列，即频繁 k 序列，项集中项的个数为 k 的一 大序列称为一大序列 k 项集，即 k 大项集.
HVSM 算法先横向扩展项集，将挖掘出的所有大项集 组成 1 大序列项集，即频繁 1 序列，再纵向扩展序列，将每 个 1 大序列项集作为“集成块”，在挖掘频繁 k 序列时重用 大项集，并将序列中项集的个数定义为序列长度，从而扩大 了序列模式的粒度，提高了挖掘速度.
定义 3 序列（sequence）：项集（itemset）的有序排列.序 列 S 可表示为 <s1,s2,…,sn>，其中（1≤j≤n）为项集，也称为序 列 S 的元素.
定 义 4 序列的包含:给定两个序列 A，B.其中，A=<a1, a2,…An>,B=<b1,b2,…,bm>，如果存在整数 1≤j1<j2<…<jn≤m,
定义 12 后缀：序列 A 关于子序列 B=<a1,a2,…,am-1,a'm> 的投影为 A'=<a1,a2,…,an>（n≥m），则序列 A 关于子序列 B 的后缀为 <a"m,am+1,…,an>，其中 a"m=(am- a'm).例如，序列 A=< (ab)(acd)(cdfe)> 关于子序列 B=<(b)> 的后缀为 <(acd)(cdfe)>.
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无重 复投 影数 据 库扫 描 的序 列模 式挖 掘算 法
张 坤 朱扬勇
２０３） ０ ４ ３
（ 复旦 大学 计 算 机 与 信 息 技 术 系 上海
（ ４ ０ １ ５ ＠ ｆｄ ｎ ｅ ｕ ｃ ） ０ ２ ２ １ ０ ｕ ａ ． ．ｎ ｄ
摘 要 序 列模 式挖掘 在 ｗｅ ｂ点击 流分 析 、 自然 灾 害预 测 、 ＮＡ和 蛋 白质 序 列模 式发 现 等领 域 有 着 广 Ｄ
泛应 用． 于频繁 模 式增长 的 Ｐ ｅｉＳ ａ 基 ｒｆ ｐ ｎ是 目前 性 能最 好 的序 列模 式挖掘 算 法之 一． 而在 密数 据 集 ｘ 然 和长序 列模 式挖掘 过程 中会 出现 大量 的重 复投 影数 据库 ， 使得 这 类算 法性 能 下降． 法 Ｓ ＭＤ 算 Ｐ Ｓ通 过对
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计 算 机 研 究 与 发 展
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投 影数 据库 的伪投 影做 单项杂凑 函数 ， ＭＤ５等 ， 查 是 否存 在 重 复 的投 影 数 据 库 ， 免 大量 重 复数 如 检 避 据库 的扫描 ， 并采 用一 些必要 条件 简化投 影 数 据 库 的 搜 索 ， 而提 高 算 法 的性 能 ．实验 和 分 析都 表 明 进
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