优化的posCloSpan算法：无候选序列的闭合序列模式挖掘

本文档探讨了"基于二级索引结构无候选项闭合序列模式挖掘算法"（2012年），针对CloSpan算法在挖掘闭合序列模式过程中存在的问题进行改进。CloSpan算法通常分为两阶段，第一阶段需要维护候选序列，但没有充分利用项的位置信息，这可能导致数据库的重复扫描和计算复杂度增加。文档提出了一种新的算法——posCloSpan，旨在解决这些问题。 posCloSpan算法的关键在于利用二级索引结构进行高效检索，通过向前剪枝策略来避免不必要的数据库扫描。它不再保存候选序列，而是通过检测超序索引表和子序索引表，直接对非闭合序列进行修剪，从而优化了搜索过程。这种方法显著减少了时间和空间的开销，特别是在处理长序列和存在大量重复投影数据库的数据源时效果更为明显。 算法的创新之处在于其对数据组织方式的优化，通过二级索引结构提高了模式挖掘的效率，特别是对于那些数据密集型和计算密集型任务，这种改进具有实际应用价值。此外，该研究还关注了团队合作的重要性，包括四位作者的专业背景，如缪裕青教授专注于数据挖掘和生物数据挖掘，吴孔玲硕士在数据挖掘和序列模式挖掘领域有所专长，朱晓雁硕士则在管理学和营销管理方面有研究，而张锦杏硕士则专注于数据挖掘和云计算技术。 总结来说，这篇论文主要贡献了一个针对特定挑战的高效闭合序列模式挖掘算法，不仅提升了性能，还在实践中展示了在处理大规模和复杂数据集时的有效性。这对于数据挖掘领域的研究人员和工程师来说，提供了一个实用的技术参考，并可能推动该领域进一步优化和扩展。