改进的频繁导出子树挖掘算法提升效率

本文档深入探讨了大型隧道工程的三维数值分析中并行计算方法在频繁导出式子树挖掘领域的应用。论文以2011年的研究成果为基础，聚焦于数据挖掘中的一个重要方向——频繁子树挖掘，它包括频繁项集、序列、子树和子图等多个方面。树结构数据因其表达力强、关系清晰，在生物信息学、Web挖掘和化合物结构分析等领域表现出广泛应用，如挖掘用户在Web日志中的访问模式和在RNA结构分析中的重要拓扑模式。 文中提到，Zaki等人提出了TreeMiner，Asai等人则提出了FREQT算法，这些早期方法依赖于最右路径扩展技术和“候选生成-测试”策略，导致生成的候选子树集庞大，效率较低。为了改进，HidoS等人提出AMIOT算法，通过连接技术减少了候选子树的数量，提高了效率。赵传申等人进一步发展了嵌入式子树FTPB算法，通过投影分支和树同构判断优化搜索，减少了数据库扫描次数。 杨沛等人在PFTM算法中引入递推式候选节点集更新和C-矩阵计数，显著提高了效率，平均比FREQT高出约40%。然而，PFTM算法使用深度优先编码，虽能压缩搜索空间，但对子树扩展不利，且动态构造投影库带来额外的时间和空间消耗。 王晨的ISMiner算法通过深度优先编码原始树，虽然包含最右路径所有子孙节点，但可能造成效率损失，因为并非所有节点都对频繁子树有用。与此相反，陈子军等人提出的PETreeMiner利用前缀投影技术，结合节点范围属性编码，将频繁子序列与子树对应，提高了效率。 在此基础上，李伟提出的PEITM算法进一步优化了编码过程，仅对当前节点的直接孩子节点和右兄弟节点进行编码，旨在减少计算复杂性和提高挖掘效率。这些研究展示了在大型隧道工程的三维数值分析中，如何通过并行计算和高效的子树挖掘算法，处理大量复杂数据，提升计算性能，为实际工程设计提供了有力的支持。