挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法.然而,候选项目集产生的代价是很高的,尤其是在存在大量强模式和/或长模式的时候.提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tr...挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法.然而,候选项目集产生的代价是很高的,尤其是在存在大量强模式和/或长模式的时候.提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree)的最大频繁项目集挖掘DMFIA(discover maximum frequent itemsets algorithm)及其更新算法UMFIA(update maximum frequent itemsets algorithm).算法UMFIA将充分利用以前的挖掘结果来减少在更新的数据库中发现新的最大频繁项目集的费用.展开更多
提出类别属性数据流数据离群度量——加权频繁模式离群因子(weighted frequent pattern outlier factor,简称WFPOF),并在此基础上给出一种快速数据流离群点检测算法FODFP-Stream(fast outlier detection for high dimensional categoric...提出类别属性数据流数据离群度量——加权频繁模式离群因子(weighted frequent pattern outlier factor,简称WFPOF),并在此基础上给出一种快速数据流离群点检测算法FODFP-Stream(fast outlier detection for high dimensional categorical data streams based on frequent pattern).该算法通过动态发现和维护频繁模式来计算离群度,能够有效地处理高维类别属性数据流,并可进一步扩展到数值属性和混合属性数据流.对仿真数据集和真实数据集的实验检测均验证该算法具有良好的适用性和有效性.展开更多
文摘挖掘最大频繁项目集是多种数据挖掘应用中的关键问题,之前的很多研究都是采用Apriori类的候选项目集生成-检验方法.然而,候选项目集产生的代价是很高的,尤其是在存在大量强模式和/或长模式的时候.提出了一种快速的基于频繁模式树(FP-tree)的最大频繁项目集挖掘DMFIA(discover maximum frequent itemsets algorithm)及其更新算法UMFIA(update maximum frequent itemsets algorithm).算法UMFIA将充分利用以前的挖掘结果来减少在更新的数据库中发现新的最大频繁项目集的费用.
文摘提出类别属性数据流数据离群度量——加权频繁模式离群因子(weighted frequent pattern outlier factor,简称WFPOF),并在此基础上给出一种快速数据流离群点检测算法FODFP-Stream(fast outlier detection for high dimensional categorical data streams based on frequent pattern).该算法通过动态发现和维护频繁模式来计算离群度,能够有效地处理高维类别属性数据流,并可进一步扩展到数值属性和混合属性数据流.对仿真数据集和真实数据集的实验检测均验证该算法具有良好的适用性和有效性.
