高效频繁模式挖掘：FINDER算法与剪枝策略研究

"大数据-算法-频繁模式挖掘算法与剪枝策略研究.pdf" 本文主要探讨了大数据背景下频繁模式挖掘算法及其优化策略，特别是针对序列数据的处理。频繁模式挖掘是数据挖掘中的关键问题，用于发现数据集中频繁出现的模式，如关联规则、相关性等，这些模式在商业智能、市场分析等领域有着广泛应用。 首先，文章深入研究了常见的频繁序列挖掘算法，如GSP、SPADE、SPAM和PrefixSpan，并在此基础上提出了一种名为FINDER的新算法。FINDER采用深度优先搜索，利用垂直和水平位图来存储数据，避免了复杂的散列技术和多次数据库扫描，通过频繁项集序列扩展策略减少无效扩展，提高了挖掘效率。实验表明，尽管FINDER的性能略逊于SPAM，但相比其他典型算法仍有3到5倍的提升。 接着，对FINDER算法进行了并行化改进，形成了pFINDER。pFINDER利用格理论对搜索空间进行划分，并通过中间数据划分技术减少远程数据同步，增强了算法的可伸缩性和局部性，降低了数据传输负担。 进一步，考虑到加权频繁序列挖掘的需求，文中提出了一个交互式加权频繁序列挖掘算法。该算法通过项重命名机制将加权项转化为平凡项，简化了加权序列挖掘问题，特别适用于交互式场景，增强了算法的实际应用价值。 在剪枝策略方面，作者对频繁模式挖掘的搜索空间进行了深入分析，提出了两种新的剪枝策略：SEP（Search Space Extension Pruning）和IEP（Item Extension Pruning）。这两种策略经过定理证明，确保了其在理论上的正确性，旨在进一步提高挖掘效率。 最后，文中对经典的频繁模式挖掘算法如SPAM、SPADE、MAFIA和CHARM进行了分析，结合提出的剪枝策略进行改进，以创建更高效的新算法或优化现有算法，从而提升了整体的挖掘性能。 总结来说，这篇博士论文详细研究了大数据环境下的频繁模式挖掘算法，通过创新的算法设计和剪枝策略，提高了挖掘效率和适用性，尤其是在序列数据和加权挖掘场景下，为实际应用提供了有价值的理论支持和方法。