序列数据的压缩频繁模式挖掘

admin · 发表于 2024-2-28 16:23:14

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雅宝题库解析：
频繁序列模式挖掘技术凭借其巨大的应用价值成为了数据挖掘研究中的重要主题之一。随着数据挖掘技术的发展，至今已提出了许多有效的频繁序列模式挖掘算法来解决各类现实生活中的题目，例如：频繁序列模式挖掘，极大序列模式挖掘，闭序列模式挖掘，基于约束的序列模式挖掘等。因此，当前频繁序列模式挖掘算法的效率已不再是该研究领域最重要的挑战，取而代之的是如何理解庞大的频繁序列模式结果集的含义。由于众所周知的自顶向下封闭特性导致频繁序列模式的数量呈指数爆炸规模，使用户难以理解频繁序列模式结果集的信息。为解决该类挑战，能否压缩频繁序列模式的结果集，找到一个规模较小且有代表性的序列模式集合呢？即挖掘压缩的频繁序列模式。本文主要研究序列数据的压缩频繁模式挖掘题目，这是一个在当前数据挖掘研究领域的热点题目，本文的主要研究成果如下所示：1. 提出了一种挖掘压缩序列模式的有效算法。该算法(被称为CFSP算法)可挖掘出少量且具有代表性的序列模式来表达全部频繁序列模式的信息。其主要步骤为：第一步，获得全部闭序列模式作为有代表性序列模式的候选集，与此同时还得到大多数的有代表性序列模式；第二步，该算法仅需挖掘剩余的少量有代表性序列模式。通过真实数据集与模拟数据集的实验也可证明CFSP算法具有高效性。2. 提出了挖掘压缩重复间隙序列模式这一题目。通过对该题目的形式化建模，可证明此题目的计算复杂性是NP难的。为了有效地解决该题目，进而设计出一种有效算法：CRGSgrow。该算法主要包括一种高效的剪枝策略，SyncScan和一种有代表性的重复间隙序列模式检测机制。通过在经典数据集上的算法对比试验与算法时间复杂度分析，可得出CRGSgrow算法具有较高的算法效率与压缩效果。3. 提出了基于用户偏好的Top-K兼容序列模式挖掘题目，并证明了该题目的最差时间复杂度为NP难的，还设计了一种基于贪心策略的高效近似求解算法。4. 将基于用户偏好的Top-K兼容序列模式挖掘的思想应用于文本挖掘领域。该方法可在大量文本数据集中有效地抽取出基于用户偏好的Top-K兼容主题模式。并在DBLP等大型文本数据集中测试证明其具有高质量的挖掘结果。

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