一种高效挖掘最大频繁模式的新算法(2006年)

挖掘最大频繁模式是数据挖掘中的核心问题之一。提出了一种快速算法，利用前缀树压缩数据存储，通过优化节点信息和节点链，直接在前缀树上采用深度优先策略进行挖掘，避免了传统条件模式树的创建，显著提升了挖掘效率。

FP增长算法是一种用于发现频繁项集的数据挖掘技术，它摒弃了传统的“产生-测试”范式，而是利用一种名为FP树的紧凑数据结构来组织数据，并直接从FP树中提取频繁项集。

我们提出了一种名为 LPS-Miner 的高效数据挖掘算法，用于挖掘事务数据库中的频繁模式。LPS-Miner 算法基于模式增长原理，并采用了...

如果你在进行数据挖掘，是高效用模式挖掘方面的研究，会对 top-k 高效用模式挖掘算法感兴趣。最近有一种名为 TKHUP 的一阶段算法，它的主要优势就是减少了候选模式的产生，提升了算法的执行效率。通过四个有效策略，TKHUP 在时间和空间上都做了优化，尤其适用于需要挖掘高效用模式的场景。实验数据显示，TKHUP 在速度上比其他算法有优势。你可以在相关研究中看到更多这类高效算法的应用案例，蛮有意思的哦。

离群数据挖掘的老问题，用蚁群算法整出了点新花样。这个 2006 年的方法，蛮有意思的，挺适合搞流程数据的朋友瞧瞧。聚类的方式不新，但它把蚁群算法的参数搞进来了，鲁棒性一下子就上去了。还定义了个新的离群指数，用起来比较灵活，跑设备数据也挺稳的。程序已经搞定了，MATLAB实现，能直接拿来流程行业的大批历史数据。你要做设备预测性维护或者异常检测，这套还挺管用的，响应也快。顺手放几条你感兴趣的资源，像蚁群算法 Matlab 源码、LOF 算法离群检测，都还不错，能配合着玩。如果你最近在折腾流程数据，或者就是想试点不同的离群检测思路，可以试试这套蚁群+聚类的组合玩法，代码也不复杂，适合上手搞点实验。

频繁项集的挖掘是数据挖掘中的核心问题之一，在多个关键数据挖掘任务中至关重要。引入了一种名为N-list的新型垂直数据表示形式，灵感源自于类似FP-tree的编码前缀树（PPC-tree）。N-list存储了频繁项集的关键信息，通过该数据结构，我们提出了一种高效的挖掘算法PrePost，能够有效地发现所有的频繁项集。PrePost算法的高效性源于几个关键因素：N-list的紧凑性，基于交集的项目支持计数转换，以及利用N-list的单路径属性直接发现频繁项集。我们在多种真实和合成数据集上对PrePost算法进行了实验评估，并与四种先进算法进行了比较，结果显示PrePost算法在大多数情况下表现最优

当前的聚类方法如K-means和DBSCAN采用全局参数，难以准确发现数据的自然聚类结构。新提出的分级聚类算法CluFNC通过调整网格大小、噪声阈值和神经节点数量，能够在数据空间中精确识别内部聚类特征。该算法首先根据参数划分数据空间网格，然后利用高斯影响函数计算每个单元的场强，接着运用SOM算法对网格位置和场强进行聚类，最后通过Chameleon算法对SOM聚类得到的神经网络节点权值进行最终的数据空间聚类映射。理论和实验结果表明，该算法能有效发现数据中的自然聚类特性。

介绍了一种简单但强大的优化算法，适用于解决有约束和无约束的优化问题。所有基于进化和群体智能的算法都是概率算法，需要共同的控制参数，如种群规模、世代数、精英规模等。不同的算法除了共同的控制参数外，还需要特定的算法参数。例如，GA使用变异概率、交叉概率和选择算子；PSO使用惯性权重、社会和认知参数；ABC使用围观蜂数、雇佣蜂数、侦察蜂数和限制数；HS算法使用和声记忆考虑率、音调调整率和即兴次数。其他算法如ES、EP、DE、SFL、ACO、FF、CSO、AIA、GSA、BBO、FPA、ALO、IWO等也需要对各自的特定参数进行优化。算法特定参数的适当调整对算法性能非常关键，而不当的调整可能导致计算量

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。