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计算机学报 2016年第10期39卷 1979-1991页

作者：王慧锋段磊左劼王文韬李钟麒唐常杰四川大学计算机学院成都610065 四川大学华西公共卫生学院成都610041 武汉大学软件工程国家重点实验室武汉430072

对比序列模式在识别不同类别序列样本集合的特征上有着重要的作用.已有对比序列模式挖掘算法需要用户预设间隔约束.在不具备充分先验知识情况下,用户不易准确地预设恰当的间隔约束,进而导致不能发现有用的模式.对此,文中设计了带紧凑间... 详细信息

对比序列模式在识别不同类别序列样本集合的特征上有着重要的作用.已有对比序列模式挖掘算法需要用户预设间隔约束.在不具备充分先验知识情况下,用户不易准确地预设恰当的间隔约束,进而导致不能发现有用的模式.对此,文中设计了带紧凑间隔约束的最小对比序列模式挖掘算法,实现免预设间隔约束,并对候选模式自动计算最适合的间隔约束.此外,设计了3种剪枝策略来提高算法的执行效率.通过蛋白质序列、DNA序列、行为序列数据集验证了提出的算法的有效性和高效率.

关键词：对比序列模式间隔约束序列数据挖掘

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去冗余Top-k对比序列模式挖掘

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智能系统学报 2018年第5期13卷 680-686页

作者：江冰谷飞洋何增有大连理工大学软件学院辽宁大连116621

对比序列模式可以用来表征不同类别数据集之间的差异。在生物信息、物流管理、电子商务等领域,对比序列模式有着广泛的应用。Top-k对比序列模式挖掘的目标是发现数据集中对比度最高的前k个序列模式。在Top-k对比序列模式挖掘中,可能挖... 详细信息

对比序列模式可以用来表征不同类别数据集之间的差异。在生物信息、物流管理、电子商务等领域,对比序列模式有着广泛的应用。Top-k对比序列模式挖掘的目标是发现数据集中对比度最高的前k个序列模式。在Top-k对比序列模式挖掘中,可能挖掘出冗余的序列模式。目前,虽然有Top-k对比序列模式发现算法被提出,但这些算法并未考虑冗余序列模式的问题。为此,本文提出了基于广度优先生成树的去冗余Top-k对比序列模式挖掘算法BFM(breadth-first miner)。使用BFM算法可以有效地解决冗余问题,得到去冗余的Top-k对比序列模式。在BFM算法的基础上,提出了性能更好的算法PBFM(pruning breadth-first miner)。通过在真实数据集上的实验分析与对比,验证了本文算法的有效性。

关键词：对比序列模式广度优先冗余序列模式模式挖掘 Top-k

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基于子序列分布变化的对比序列模式挖掘研究

基于子序列分布变化的对比序列模式挖掘研究

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作者：李青湖南大学

学位级别：硕士

对比序列模式挖掘是数据挖掘中的一项重要研究任务,旨在发现不同类别的序列数据之间的差异。如何从序列数据中高效地挖掘有意义且易于分析的模式是当前研究需要解决的一大难题。目前研究人员已经设计了许多关于对比序列模式挖掘的算法,... 详细信息

对比序列模式挖掘是数据挖掘中的一项重要研究任务,旨在发现不同类别的序列数据之间的差异。如何从序列数据中高效地挖掘有意义且易于分析的模式是当前研究需要解决的一大难题。目前研究人员已经设计了许多关于对比序列模式挖掘的算法,然而大多数算法都是基于出现次数或支持度框架,忽略了子序列的分布对模式的影响。虽然已有算法在显露序列模式挖掘中考虑了子序列的位置信息,但是该算法使用固定位置来识别不同子序列在不同类别的序列数据中的分布差异,即,子序列模式在一类序列数据集中频繁出现在给定区分位置之前,而在另一类序列数据集中频繁出现在该给定位置之后。在没有足够先验知识的情况下,用户很难设置恰当的位置阈值,并且不同的子序列其区分位置可能不同,因此,设置固定位置阈值可能会忽略许多有意义的模式。考虑到大量序列数据包含时间标签,在分析序列数据时其时间属性也是不可忽略的一个要素,设计一种能够自动分析事件时间分布差异的算法将有助于决策者做出正确的决策。此外,随着大量生物数据的产生,研究能够自动地分析不同类别的生物序列差异的方法是亟待解决的难题。然而,之前以对比序列模式挖掘为中心的相关研究均未考虑基因/氨基酸的空间位置分布对给定生物序列的影响。针对以上问题,本文的主要贡献如下:(1)提出了一种基于子序列时间分布变化并满足离散性约束的对比序列模式挖掘方法。基于后缀树的设计,该算法首先将数据集中每条序列生成的所有后缀子串映射到树中的每条路径上,节点保存项的时间信息以及计数。然后通过深度优先的搜索方式访问树中的每个节点,挖掘满足相应条件的模式。同时,针对时间序列提出一种离散性约束以确保子序列时间分布的紧凑性。在用户行为数据集以及在线零售数据集上的对比实验结果表明,本文提出的算法能够挖掘更多且更有意义的模式,并且模式的分类性能更佳。(2)提出了一种从生物序列中挖掘基于子序列空间位置分布的对比序列模式的方法。该算法将数据集中的每个实例及其所有后缀子串都映射到树中的每条路径上,通过深度优先的方式挖掘满足相应条件的模式。与基于子序列时间分布变化的对比模式树的不同之处在于,每个节点存储的是项的位置信息以及计数,并优化了该模式树的性能。实验结果表明,使用本文提出的模式用于生物序列的挖掘研究是有意义的,并且利用该模式作为分类特征能够提高算法的分类性能。

关键词：对比序列模式子序列分布变化离散性约束分类

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条件对比序列模式挖掘算法研究

条件对比序列模式挖掘算法研究

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作者：谷飞洋大连理工大学

学位级别：硕士

对比序列模式挖掘是数据挖掘中的重要课题之一,在实际应用中具有非常高价值。对比序列模式挖掘旨在从具有类标签的序列数据中挖掘出具有明显差别的序列模式。近年来各种各样的对比序列模式挖掘算法相继被提出,然而关于对比序列模式冗余... 详细信息

对比序列模式挖掘是数据挖掘中的重要课题之一,在实际应用中具有非常高价值。对比序列模式挖掘旨在从具有类标签的序列数据中挖掘出具有明显差别的序列模式。近年来各种各样的对比序列模式挖掘算法相继被提出,然而关于对比序列模式冗余问题的研究依旧匮乏。对比序列模式挖掘主要分为两大类,分别为指定阈值的对比序列模式挖掘和top-k对比序列模式挖掘。现有方法挖掘出的序列模式都会存在一定的冗余,冗余是对比序列模式挖掘中一个急需解决的问题。导致对比序列模式挖掘结果冗余的原因较多,其中一个重要诱因是差异显著的子模式,即某个差异显著的子模式可能导致其父模式也是差异显著的。为了解决子模式产生的冗余影响,本文提出了条件对比度的概念,并针对这一概念提出了一个新的模式挖掘问题,即条件对比序列模式挖掘。本文将条件对比序列模式挖掘分为两类:(1)指定阈值的条件对比序列模式挖掘问题;(2)top-k条件对比序列模式挖掘问题。针对这两类模式挖掘问题,本文提出了CDSPM算法和TKCDS算法。其中CDSPM算法是针对指定阈值的条件对比序列模式挖掘问题。在CDSPM算法中本文运用Next跳转指针及相关算法计算条件对比度。TKCDS算法是针对top-k条件对比序列模式挖掘问题。TKCDS算法通过构造最小堆模式hash tree来计算条件对比度。CDSPM和TKCDS均采用GSP构造候选序列模式。本文选用了一系列公开的数据集进行了对比实验。实验表明条件对比度能很好地排除子序列模式的影响,在去除冗余问题上效果非常明显。利用CDSPM算法和TKCDS算法能够高效地挖掘出条件对比序列模式,并能过滤掉大量冗余的模式。

关键词：对比序列模式对比模式相异模式模式挖掘数据挖掘

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