基于有序树的不确定数据最大频繁项挖掘算法

针对UF-tree中项集存在的数据和路径冗余的问题,设计了有序的压缩不确定树SCUF-tree,在节点中存储元素的不同支持度,达到压缩存储空间和方便移植已有的确定数据最大频繁项集算法的目的。结合最大频繁项集挖掘算法MMFI的设计思想,提出了一种挖掘不确定最大频繁项集算法UMMFI算法,并采取逐层逐个的NBN策略挖掘不确定最大频繁项集。实验结果表明,UMMFI算法具有较好的时空效益和适应性。

考虑数据不确定性的非均匀挖掘算法

针对高维大数据不确定性的非均匀挖掘问题,提出一种基于不确定频繁模式树的模糊逻辑非均匀数据挖掘算法.首先,在考虑数据不确定性的前提下建立高维数据的区域连接演算(RCC)模型,并基于数据集合组元定义分析不确定数据集合的模糊距离;然后,采用不确定模式树对数据的非均匀特性进行均匀泛化处理,并给出了具体的实现步骤.仿真结果表明:文中方法有效地提升不确定非均匀数据集合在不同支持度情况下的挖掘效率.

一种挖掘不确定性数据频繁项集的方法

该文探讨挖掘不确定性数据频繁项集,在Carson Kai-Sang Leung等人提出的一种基于树的UFP-growth算法的基础上进行改进,提出新算法——UFP-growthT。实验表明,该算法可以有效地挖掘不确定性数据的频繁项集,且拥有高效性和伸缩性。改进后的算法在一定程度上减小了UFP-tree的大小,加快了挖掘过程。

挖掘不确定数据的最大频繁项集

针对不确定数据频繁项集挖掘效率低和准确度不高的问题,提出了一种基于改进的频繁模式树(FPtree)和遗传算法(GA)挖掘不确定数据概率频繁项集的方法,即UFPGA(基于频繁模式树和遗传的挖掘算法).该算法根据不确定数据的构成特征,改进频繁模式树方法挖掘不确定数据频繁项集,采用缩小变异空间和增加育种算子的遗传算法搜索最大频繁项集,收缩了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该方法在时间复杂度方面有很好的优越性,对大规模的不确定数据挖掘提供了一种有效的技术手段.