无损压缩算法LZW前缀编码优化及应用

利用LZW算法进行数据压缩,当字典长度为l时,前缀在区间[0,l-1]中,因而只能通过「Ibl」bit对前缀进行编码,使区间[l,2^(「Ibl」)-1]内的数据不能被充分利用,造成冗余现象。针对该问题,提出一种前缀映射编码的改进压缩算法。对满足条件的前缀不直接编码输出,而是将其映射到区间[l,2^(「Ibl」)-1],此时编码位数并未减少但却隐含一个标志位信息,标志下一个前缀编码用更少的比特位来编码。与原LZW算法相比,改进算法不增加计算量和存储空间,并且通用性好。英文文本数据压缩仿真和残差数据压缩应用结果均验证了该算法的有效性。

客户时序关联规则挖掘方法研究

针对客户交易数据的特点,提出了一种基于前缀映射累加树的客户时序关联规则发现方法。将时间窗口内频繁项的信息映射到前缀映射累加树中,以降低频繁时序模式的搜索空间,提高时序关联规则的挖掘效率。另外,通过为特定的频繁项建立前缀映射累加树,可以挖掘特定的时序关联规则,并能以较精确的方式,发现具有一定模糊性的客户时序关联规则。实验结果表明,所提出的方法能够提高客户时序关联规则的挖掘效率。