增量式频繁闭合序列挖掘算法

作者：石怀东; 蔡铭; 吴洪森; 董金祥; 富浩

来源：浙江大学学报(工学版), 2009, (08): 1389-1395.

• 知识发现
• 数据挖掘
• 频繁闭合序列
• 闭合项目集挖掘 knowledge discovery
• data mining
• frequent closed pattern
• closed itemset mining

在许多场合挖掘频繁闭合序列时,输入串数据库呈现实时动态增长的特点.分析Bide算法,给出并证明了闭合序列前缀中任意一个项目的后向扩展事件(BEE)项目交集随前缀的生长单调不增的定理,据此对BEE累计操作进行了优化,使其性能平均提高了4.8%.定义了闭合序列树作为频繁闭合序列的表示形式,并阐述了它的3个性质.分析发现,当新增输入串不同时包含前缀串和频繁项目时,两次连续挖掘的结果是相同的,给出了相应的定理和证明,据此实现了增量式频繁闭合序列挖掘算法BideInc.实验验证了BideInc算法的正确性,使用该算法后挖掘性能平均提高了47%.

• 出版日期2009
• 单位浙江警察学院; 浙江大学