BIDEFCE算法：高效挖掘事件序列的频繁闭情节

"BIDEFCE算法是一种在事件序列中挖掘频繁闭情节的高效方法，旨在减少频繁情节集的维护，提升数据挖掘速度。该算法由袁红娟于2013年提出，主要应用于数据挖掘领域，特别是事件序列分析。" 在数据挖掘中，事件序列是一个重要的研究对象，它由一系列按时间顺序排列的事件组成，如用户行为、交易记录等。频繁情节挖掘是事件序列分析中的核心任务，目的是找出在序列中频繁出现的情节模式。而闭情节则是频繁情节的一个子集，它要求情节中的每个事件都不与任何其他事件重叠，即每个事件都独立占据时间轴上的一个时间段。 BIDEFCE算法采用了非重叠的最小发生支持度定义，这是一种衡量情节在事件序列中出现频率的指标。通过深度优先搜索策略，算法能有效地生成新的候选情节。在此过程中，BIDEFCE引入了向前和向后扩展检查机制，能在生成候选情节的同时，及时判断并剔除那些不可能成为闭情节的模式，避免无效计算，提高了挖掘效率。 在算法执行过程中，待定情节首先被加入到频繁闭情节超集FCE（Frequent Closed Episode Set）中。随后，BIDEFCE会对FCE中的所有情节进行闭合性检查，确认它们是否真正满足闭情节的条件，从而筛选出真正的频繁闭情节。这种避免维护整个频繁情节集的方法，显著减少了存储需求，提升了算法运行速度。 实证研究表明，BIDEFCE算法在处理事件序列数据时，能够有效地挖掘出频繁闭情节，具有较高的效率和准确性。这使得BIDEFCE算法在实际应用中，如商业智能、用户行为分析、网络安全监控等领域具有广阔的应用前景。 关键词：非重叠，最小发生，闭情节，双向扩展，深度优先 中图分类号：TP311，文献标志码：A，文章编号：1672-1292(2013)04-0051-06 BIDEFCE算法的提出，不仅为事件序列分析提供了一种新方法，也为数据挖掘领域的研究和发展做出了贡献。其创新之处在于利用双向扩展技术优化了情节挖掘过程，降低了计算复杂性和存储需求，提升了整体性能。