IDSG：高效频繁序列挖掘算法

"IDSG是一种新的频繁序列挖掘算法，旨在提高挖掘效率，减少磁盘I/O操作。该算法基于已有的序列模式挖掘算法，如AprioriAll、DSG、GSP和SPADE，但有所不同，它在频繁项之间构建关联图，而非频繁项集，从而避免了先求出所有频繁项集的步骤。IDSG利用垂直数据库表示，并通过简单的时态连接获取频繁序列的完全集，只需扫描数据库两次。此外，算法还包括优化策略，以减少候选序列的数量，进一步提高性能。实验表明，IDSG相比于其他同类算法在效率上有显著提升，适用于广泛的序列模式挖掘应用场景。" IDSG算法的核心在于其对频繁序列挖掘流程的改进。传统的Apriori性质被用来减少搜索空间，但IDSG采取了一种不同的策略。它不再依赖于频繁项集的先验计算，而是直接在频繁项之间建立关联，这样可以避免大量的计算和存储开销。在数据库表示上，IDSG采用了垂直布局，这种结构有利于高效地进行时态连接，以生成频繁序列的完整集合。 在算法的执行过程中，IDSG首先扫描数据库一次，构建频繁项的关联图。这个关联图揭示了项之间的序列关系，而不需要生成所有可能的频繁项集。接着，算法再进行第二次数据库扫描，利用关联图和时态连接找出所有的频繁序列。这一过程极大地减少了对数据库的访问次数，降低了磁盘I/O操作，提高了效率。 优化策略的实施是IDSG的另一个关键特性。通过对候选序列的精简，IDSG能够在生成频繁序列时避免不必要的计算，这通常涉及对序列的支持度计算和无效候选的早期剔除。这些优化措施使得IDSG在处理大规模数据时能够更加高效。 实验结果证明了IDSG算法的优越性，尤其是在执行速度方面。与需要多次数据库扫描的算法（如GSP的k遍扫描）相比，IDSG的两遍扫描策略大大减少了计算时间。同时，由于候选序列数量的减少，IDSG在内存使用和计算复杂性上也有所改善，这对于实时数据分析和大数据环境下的应用至关重要。 IDSG算法是序列模式挖掘领域的一个重要贡献，它提供了一个更高效、更节省资源的解决方案，对于扩展序列模式挖掘的应用领域，特别是在处理海量数据的场景下，具有显著的实用价值。