基于频繁闭情节及其生成子的无冗余情节规则抽取

情节规则挖掘旨在发现频繁情节之间的因果关联,已广泛应用于传感器数据处理、网络安全监控、金融证券管理、事务日志分析等众多领域.针对一个事件序列上的无冗余情节规则挖掘,提出了算法Extractor.该算法采用最小且非重叠发生的支持度定义和深度优先的搜索策略来发现频繁闭情节及其生成子,保证了频繁闭情节及其生成子的挖掘质量和挖掘效率;利用非生成子情节的Apriori性质,避免了冗余的情节生成子判断;直接由频繁闭情节及其生成子产生无冗余情节规则,提高了情节规则的生成质量和生成效率.所进行的实验证实了该情节规则抽取算法的有效性.

基于最小且非重叠发生的频繁闭情节挖掘

事件序列上的频繁闭情节挖掘是一个重要课题,现有的研究基于最小发生的支持度定义和广度优先的搜索策略,不可避免地导致了情节发生的"过计数"和大量候选情节的产生问题,因此,基于最小且非重叠发生的支持度定义和深度优先的搜索策略,提出了一个事件序列上的频繁闭情节挖掘算法FCEMiner,在此基础上,利用特殊前向扩展的非闭一致性避免了冗余的闭合性检查,缩小了频繁闭情节的搜索空间.理论分析和实验评估证明FCEMiner能够有效地发现事件序列上的频繁闭情节.

改进的频繁闭情节挖掘算法

为克服FCMMiner算法在挖掘频繁闭情节时存在的不足,基于最小且非重叠发生的支持度定义,提出一种事件序列上频繁闭情节挖掘算法FCM++。定义两种特殊的数据结构:频繁情节树(FET)、层头表(LH),采用广度优先搜索策略进行层扩展操作,扩展时将挖掘的频繁情节逐层压缩到FET和LH结点链中。通过动态维护FET及闭合性检查过程挖掘所有的频繁闭情节。实验结果表明,FCM++算法较FCMMiner算法有更高的挖掘效率,能有效地挖掘所有的频繁闭情节。

GFExtractor:事件序列上有效挖掘无冗余情节规则的算法

事件序列上挖掘情节规则,旨在发现情节之间的因果关系。基于非重叠的最小发生的支持度定义及深度优先搜索策略,提出在事件序列上挖掘无冗余情节规则的GFExtractor算法。利用非生成子情节的剪枝策略,淘汰非生成子情节;利用向前、向后扩展检查,淘汰非闭情节;最终在情节生成子集Gen与频繁闭情节集FCE之间产生无冗余的情节规则。实验结果证实了算法在事件序列上挖掘无冗余情节规则的有效性。