27、丰富约束下的高效数据挖掘

丰富约束下的高效数据挖掘

在数据挖掘领域，从大型二进制数据集中挖掘受约束的模式是一项重要任务。本文将介绍一种通用框架和高效算法，以及通过转录组数据案例研究来展示其有效性。

1. 算法理论基础

Music - dfs算法能够枚举所有区间压缩表示，通过区间剪枝安全地修剪搜索空间，从而全面考虑各种模式。此外，还可以结合前缀无关性引入额外的反单调约束（如最小频率约束），进一步优化提取过程，减少搜索空间。

2. 转录组数据挖掘案例

2.1 基因表达数据与背景知识

• 数据来源 ：实验采用从NCBI网站下载的SAGE人类基因表达数据，最终二进制数据集包含11082个基因在207种生物情况下的测试结果，每个基因在给定情况下可能过表达或不过表达。
• 背景知识利用 ：利用文献数据库、生物本体等来源的背景知识（BK），帮助自动聚焦最可能的候选模式。例如，使用基因本体（GO）和自由文本数据，通过自动搜索基因数据库构建基因记录，计算基因记录间的相似度，将基因记录转换为向量空间模型，用TFIDF表示衡量术语对基因记录的重要性，并简化基因记录以获得浓缩的文本描述。

2.2 Music - dfs的效率

• 处理大型数据集 ：
  • 深度优先搜索的重要性 ：在处理约束条件为面积≥70且在数据集中至少出现4次的模式时，Music - dfs仅需7秒即可提取212个受约束模式。而相同二进制数据