高效位图序列模式挖掘算法：提升大型数据库挖掘效率

本文主要探讨了一种高效的基于位图序列模式挖掘算法，针对大型事务数据库中的序列数据分析需求。作者张长海和胡孔法，以及陈和宋爱波，来自扬州大学信息工程学院和东南大学计算机科学与工程学院，共同研究并提出了这一创新方法。 传统的序列模式挖掘问题在大型数据库中面临着效率低下和内存消耗大的挑战。4567算法的出现旨在解决这些问题。该算法的核心在于采用位图表示技术，它提供了一种简化且高效的数据库表示结构。算法首先通过序列扩展和项扩展生成候选序列，这是一种通过增加或删除项来创建可能的序列组合的过程。然后，通过比较原序列位图和扩展项位图的位置，可以快速确定哪些序列是频繁出现的。 与之前的方法相比，4567算法的优势体现在以下几个方面： 1. **高效性**：通过位图操作，算法减少了频繁计算和比较的时间，从而提高了序列模式挖掘的效率。这对于处理大量数据的大型事务数据库尤为重要。 2. **内存优化**：位图结构减少了在挖掘过程中产生的临时数据量，显著降低了内存占用，这对于内存资源有限的环境非常有利。 3. **广泛应用**：算法可以广泛应用于诸如顾客购买行为分析、网络访问模式分析、科学实验分析、疾病早期诊断、自然灾害预测等多个领域，具有很高的实用价值。 4. **算法背景**：该领域的研究始于早期的泛化序列模式算法，随后出现了基于规则表达式约束、垂直格式存储、投影方法和分布式挖掘等多种算法。4567和OP45算法都是在此基础上的进一步发展，它们都试图在不同的角度优化序列模式挖掘过程。 5. **新颖之处**：4567算法的独特之处在于其位图的垂直扩展策略，即先横向扩展项集，再纵向扩展序列，形成“集成块”进行挖掘。这种策略使得算法能够更有效地处理大规模数据，并减少了挖掘过程中的复杂度。 本文提出的基于位图的序列模式挖掘算法4567，以其高效性和内存优化的特点，为在大型事务数据库中挖掘有价值序列数据提供了新的解决方案，为数据挖掘领域的实践应用开辟了新途径。