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题名一种实现偏序约束条件下的序列模式挖掘算法
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作者
任家东
宗俊省
李志国
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2007年第5期86-89,共4页
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基金
河北省博士基金资助项目(B2003226)
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文摘
在序列模式挖掘应用中,约束是非常重要的。本文提出了一种新的约束-偏序约束,允许事务之间的间隔可以是无穷大。但是,本文间隔约束中事务之间的间隔只能是整数,所以可以把偏序约束看成是间隔约束的扩展。针对这个问题,提出了一种新颖的算法SPM(Sequential Pattern Maintenance,简称SPM)算法来解决偏序约束,采用含蓄分割技术把不满足偏序约束的数据序列分割出去,充分利用已挖掘出来的信息来解决由于数据序列数目变小使得支持度值变小的复杂情况。实验表明,SPM算法能够快速可扩展地挖掘出所有满足约束的频繁序列模式。
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关键词
数据挖掘
约束序列模式挖掘
偏序约束
含蓄分割
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Keywords
data mining
constraint sequential pattern mining
partial-order constraint
implicit segmentation
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名面向不确定数据模式指标的通用界值估算方法
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作者
王菊
刘付显
靳春杰
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机构
空军工程大学防空反导学院
[
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第1期165-170,共6页
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文摘
针对约束模式挖掘中模式指标的界值估算问题,提出了一种面向不确定数据模式指标的通用界值估算方法。根据带有权值的不确定型事务数据库的特点,首先设计了面向常用模式指标的通用界值估算框架,其次给出了在该框架下对模式指标上界值的快速估算方法,最后估计了两种典型模式指标的上界值以说明其可行性。实验中对比了PHUI-UP算法分别结合事务加权效用值、所提方法估算所得的上界值和实际上界值后的运行时间和内存占用情况,实验结果表明所提方法可以通过占用较小内存和运行时间来实现模式效用上界值的估算。
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关键词
不确定数据库
模式指标
界值估算
约束模式挖掘
通用估算框架
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Keywords
uncertain dataset
pattern measure
bound estimation
constraint-based pattern mining
general estimationframework
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于修正BPSO的通用模式指标上界估算方法
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作者
王菊
刘付显
靳春杰
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机构
空军工程大学防空反导学院
[
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第10期168-174,共7页
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文摘
针对约束频繁模式挖掘中模式指标的界值估算问题,提出一种基于修正二进制粒子群优化(BPSO)算法的通用模式指标上界估算方法。根据带有权值的不确定型事务数据库的特点,建立通用的模式指标上界估算框架,并提出在该框架下基于修正BPSO的模式指标上界值求解方法。对比UHUI-Apriori算法分别结合事务加权效用值、本文方法估算所得上界值和实际上界值后的候选项集数量、运行时间和内存占用情况,结果表明,该方法可以较快计算模式效用的上界值,且能够节省运行时间和内存空间。
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关键词
不确定型数据库
模式指标
界值估算
粒子群优化算法
约束频繁模式挖掘
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Keywords
uncertain database
pattern index
bound value estimation
Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm
constrained frequent pattern mining
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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