【摘 要】
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数据挖掘是从大量数据库中挖掘出潜在的有效知识,从而达到预测未来趋势的目的,是知识发现过程中不可缺少的一部分。其数据形式具有多样性,其中有一类数据表现为序列形式,即序
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数据挖掘是从大量数据库中挖掘出潜在的有效知识,从而达到预测未来趋势的目的,是知识发现过程中不可缺少的一部分。其数据形式具有多样性,其中有一类数据表现为序列形式,即序列模式。序列模式挖掘是针对序列数据挖掘的研究,从序列数据库中挖掘频繁出现的序列。本文针对现有序列模式挖掘算法的不足给出相应的改进算法。主要研究工作如下: 1)分析比较传统序列模式挖掘和闭合序列模式挖掘算法,给出几种经典算法的详细描述。重点研究类Apriori算法和类FP-growth算法的思想模型,阐述两类算法的特点,分析其不足,为SuffixJoin和ssCloSpan两种算法的提出奠定基础。 2)针对PrefixSpan算法中反复扫描投影数据库影响效率的问题,给出SuffixJoin算法。该算法仅扫描投影数据库一遍,建立基于投影后缀频繁项的候选数据库,此后直接将当前的频繁序列与候选数据库中对应后缀相连接,从而实现序列模式的增长,达到优化效率的目的。实验表明,在处理较长的序列模式时,该算法在性能上具有优势。 3)在闭合序列模式挖掘中,针对CloSpan算法在第二阶段删除非闭合序列模式中时间消耗较大、影响效率的问题,提出改进的ssCloSpan算法。该算法改进前缀搜索树结构,通过支持度剪枝、末节点哈希表以及频繁项头表的剪枝策略,在挖掘频繁序列的同时确定闭合序列,有效提高闭合序列模式挖掘的效率。实验表明,该算法在处理较长的序列模式时,执行效率上有明显的提高。
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