图模式挖掘

数据挖掘算法：揭示隐藏关联 数据挖掘领域涵盖多种强大的算法，用于揭示数据中隐藏的模式和关系。其中，图挖掘和序列挖掘是两种特别有效的技术，可应用于各种场景。 图挖掘 图挖掘算法分析数据点之间的复杂关系，这些数据点通常表示为节点和边。此类算法可用于： 社交网络分析：识别社区、影响者和异常行为。 推荐系统：根据用户之间的关系和交互推荐产品或服务。 欺诈检测：发现异常交易模式和潜在的欺诈行为。 序列挖掘 序列挖掘算法分析数据点随时间推移发生的顺序模式。此类算法可用于： 客户行为分析：理解客户旅程并预测未来行为。 生物信息学：识别 DNA 或蛋白质序列中的模式。 预测性维护：根据设备的历史性能数据预测潜在故障。 图挖掘和序列挖掘算法为深入理解数据提供了强大的工具，并能够应用于广泛的领域，以提取有价值的见解。

论文分析了频繁图模式挖掘的质量管理过程，探讨了影响质量的因素和管理策略。

对序列模式挖掘的研究进行概述，涵盖其相关概念、常用方法、代表性算法及其优缺点分析，并展望未来发展方向，为研究者改进现有算法和开发新算法提供参考。

通过分析不平衡数据中的影响目标活动模式，有助于找出重要指标。

针对序列模式挖掘中的隐私保护问题，研究人员提出了名为CLDSA（当前最少序列删除算法）的创新算法。 该算法通过对候选序列进行加权，并在删除过程中动态更新权重，以贪心算法获得局部最优解，从而最大限度地减少对原始数据库的修改。 实验结果验证了CLDSA算法在隐藏敏感序列方面优于现有方法，实现了更有效的隐私保护。

基于优先级原则的序列模式挖掘算法 通过产生并检测候选序列的方式 扫描序列数据库，得到长度为 1 的序列模式 根据种子集生成候选序列模式，计算支持数 迭代上述步骤，直到没有新序列模式或候选序列模式产生

频繁模式挖掘在数据挖掘中扮演着关键角色，存在多种算法。本研究探索了模式连续挖掘中算法相关的主要问题和挑战。

序列模式t是指在多个数据序列中发现共同的行为模式。 t通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式，强调时间序列的影响。 例如，在所有购买了激光打印机的人中，半年后80%的人再购买新硒鼓，20%的人用旧硒鼓装碳粉； 在所有购买了彩色电视机的人中，有60%的人再购买VCD产品； 在时序模式中，需要找出在某个最短时间内出现比率一直高于某一最小百分比（阈值）的规则。

序列模式t是指在多个数据序列中发现共同的行为模式。t通过时间序列搜索出重复发生概率较高的模式。这里特别强调时间序列的影响。例如，在所有购买了激光打印机的人中，半年后80%的人再购买新硒鼓，20%的人用旧硒鼓装碳粉；在所有购买了彩色电视机的人中，有60%的人再购买VCD产品；在时序模式中，需要找出在某个最短时间内出现比率一直高于某一最小百分比（阈值）的规则。

DDPMine 运用 branch-and-bound 搜索策略，无需生成完整模式集，直接挖掘出区别性模式。该方法摒弃了从海量数据中选取最优模式的传统做法，引入以特征为中心的策略，通过不断减少训练实例，在逐步缩减的 FP 树上依次生成区别性模式。