提高知识发现效率：PSI与PSI-seq算法

"基于已存信息的知识发现更新方法——PSI算法和大PSI-seq算法，用于提高关联规则和序列模式挖掘的效率。" 在数据挖掘领域，知识发现是核心任务之一，它旨在从大量数据中提取出有用的信息并形成可理解的知识。关联规则和序列模式是两种常见的知识表示形式，它们在市场篮子分析、时间序列预测等多个领域有广泛应用。然而，挖掘这些模式通常需要设置一个阈值，即最小支持度，以过滤掉不重要的或偶然的关联。用户可能需要反复调整这个参数来找到感兴趣的知识，这在处理大型数据库时效率低下。 PSI算法（Prestored Information-based PSI Algorithm）和大PSI-seq算法是针对这一问题提出的解决方案。这两种算法的目标是利用已有的挖掘结果，快速地更新知识库，以应对数据的动态变化或新的挖掘需求。它们减少了对原始数据的重复扫描，从而显著提升了挖掘效率。 PSI算法专注于关联规则的更新。当数据库发生小规模的增删操作时，该算法可以基于已知的规则集，快速计算新规则或更新原有规则的支持度，而无需重新执行完整的Apriori或其他关联规则挖掘算法。这样，即使数据频繁变动，也能快速响应，节省了大量计算资源。 大PSI-seq算法则是针对序列模式的更新。序列模式挖掘通常涉及时间顺序，例如用户购买商品的先后顺序。与PSI算法类似，大PSI-seq算法利用已有的序列模式库，当新交易数据加入时，能够高效地生成或更新序列模式，而不必重新遍历整个序列数据库。这对于时间敏感的应用场景，如行为分析或趋势预测，具有重要意义。 这两种算法的核心思想是记忆和重用先前挖掘的结果，避免重复计算，从而提高效率。它们体现了数据挖掘领域的一个重要原则：利用历史知识加速未来学习。这种方法在大数据和实时分析的背景下显得尤为重要，因为它们能有效地减少计算复杂性和延迟，使得决策者能够更快地获取到最新的知识洞察。 PSI算法和大PSI-seq算法是数据挖掘领域的创新，它们通过有效利用已存信息，优化了关联规则和序列模式的更新过程，对于提高知识发现的效率和实用性有着显著贡献。这些算法的提出，不仅简化了用户的交互过程，也为大规模数据环境下的知识更新提供了可行的解决方案。