不確定性數(shù)據(jù)頻繁模式挖掘算法研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘自興起以來已經(jīng)受到了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是數(shù)據(jù)挖掘研究中的內(nèi)容之一，其目的是在海量數(shù)據(jù)中尋找隱藏的關(guān)系，而關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的關(guān)鍵是頻繁模式挖掘?，F(xiàn)實中存在確定性數(shù)據(jù)和不確定性數(shù)據(jù)，在針對確定性數(shù)據(jù)挖掘方面，其研究的廣度和深度相對成熟，然而針對不確定性數(shù)據(jù)挖掘的研究相對較少。由于這兩種數(shù)據(jù)具有不同的結(jié)構(gòu)，傳統(tǒng)的頻繁模式挖掘算法只適用于確定性數(shù)據(jù)而不適用于不確定性數(shù)據(jù)，所以如何針對不確定性數(shù)據(jù)中進行頻繁模式挖掘是亟待解決的問題

2、。
　　本文針對不確定性數(shù)據(jù)頻繁模式挖掘的基本問題，在廣泛查閱國內(nèi)外文獻的基礎(chǔ)上，對已有算法進行了研究和分析，然后提出了兩種有效的改進算法。首先，針對靜態(tài)數(shù)據(jù)庫下的不確定性數(shù)據(jù)，在分析和研究現(xiàn)有成果的基礎(chǔ)上提出了一種垂直方式下的頻繁模式挖掘算法UPro-Eclat。該算法是一種基于置信度的概率頻繁模式挖掘方法，包括數(shù)據(jù)集的格式轉(zhuǎn)化，合適的前置剪枝策略，擴展的子集搜索樹的建立和頻繁模式挖掘過程。對擴展的子集搜索樹進行自上而下的深度優(yōu)

3、先遍歷，無需遍歷所有的數(shù)據(jù)集；挖掘概率頻繁模式時采用了一種估算的方法，不采用遞歸的動態(tài)計算模式進行精確計算。以上兩點改進可以有效地節(jié)省算法的執(zhí)行時間，提高算法效率。實驗結(jié)果表明UPro-Eclat算法具有較好的性能。其次，針對數(shù)據(jù)流下的不確定性數(shù)據(jù)，在分析和研究現(xiàn)有成果的基礎(chǔ)上提出了一種基于滑動窗口概率衰減的頻繁模式挖掘算法DSUF-mine。該算法是一種基于期望支持度的方法，在SUF-mine算法的基礎(chǔ)上引入了滑動窗口概率衰減的概念，