mmm90的博客

本文探讨了构建数据挖掘通用框架的关键要素，包括模式挖掘、基因网络分析、元学习和泛化操作等核心概念。文中详细介绍了如何通过组合回归模型、分类模型和聚类聚合等方式提升数据挖掘的效率与灵活性，并提出了一个支持集成性、组合性和场景复用的数据挖掘框架。同时，文章还讨论了该框架的优势、挑战以及未来发展方向，旨在为不同领域的复杂数据提供高效、灵活的数据挖掘解决方案。

本文探讨了一个通用的数据挖掘与知识发现框架，涵盖了特征生成与模式发现、细化顺序、数据挖掘语言设计、背景知识的作用、泛化的定义与使用、交叉查询、通用数据挖掘算法组件、约束与查询的定义，以及学习结果的重用等多个方面。文章提出了将数据类型、数据集、泛化和数据挖掘算法组件作为一等公民的设想，并讨论了如何通过逻辑和函数式编程特性融合构建数据挖掘语言。此外，还详细分析了如何通过约束条件和查询语言来精确定义数据挖掘任务，并探讨了如何重用学习结果以提升数据挖掘效率。

本文探讨了构建通用数据挖掘框架的方法，重点介绍了结构化数据挖掘中的关键概念和统一算法。内容涵盖搜索空间剪枝与封闭性、多目标优化原则、以及针对不同类型数据（如元组、集合、序列等）的距离、核和特征的构造方法。通过层次聚类、支持向量机、最近邻等典型算法的应用，展示了如何将这些核心要素集成到通用数据挖掘流程中。文章最后展望了未来在多目标优化、复杂数据处理及大规模数据挖掘中的研究方向。

本文深入探讨了数据挖掘中的通用框架，涵盖了距离函数与原型的基本概念、特征与背景知识的作用、核方法的原理与应用，以及数据挖掘中的各类约束。文章还详细介绍了不同数据挖掘任务（如聚类、分类、回归和模式发现）中常用的评估函数和成本函数，并通过实例展示了它们的实际应用。此外，核方法的优势与挑战也被系统分析，为构建高效的数据挖掘模型提供了理论基础和技术指导。

本文探讨了数据挖掘中的通用框架，重点分析了模式和模型的双重性质、约束类型及其在实际应用中的意义。文章详细介绍了语言约束、评估约束、优化约束和软约束等关键概念，并结合市场篮子分析、客户分类预测和图像聚类分析等案例，展示了数据挖掘技术的应用场景。此外，还展望了数据挖掘技术的发展趋势，包括深度学习融合、实时数据挖掘和跨领域数据挖掘，为未来的研究和实践提供了理论基础和实践指导。

本文探讨了构建一个通用数据挖掘框架的思路，分析了现有方法的局限性，并提出从数据、模式和模型以及数据挖掘任务三个维度进行统一设计。文中详细阐述了四种主要任务：估计联合概率分布、学习预测模型、聚类和模式发现，分析了它们之间的关系，并结合实际应用场景展示了这些任务的广泛用途。最后，文章提出了构建通用框架的实现步骤，并展望了未来数据挖掘的发展方向。

本文探讨了频繁项集查询的并发处理策略与构建通用数据挖掘框架的相关研究。针对FP-growth算法，实验评估了Mine Merge、Common Building和Common FP-tree三种多查询处理策略，分析了它们在不同重叠程度查询中的性能表现及适用场景。此外，文章指出了当前数据挖掘领域面临的挑战，如缺乏统一框架、复杂数据与模式的挖掘难度以及知识发现过程支持不足，并提出了理想通用数据挖掘框架应具备的关键特性。同时，还介绍了归纳数据库（IDBs）的概念及其对KDD过程的支持潜力，最后展望了未来的研究方向

本文介绍了三种频繁项集查询的并发处理策略：Common Counting、Common Building 和 Common FP-Tree。通过实验评估了它们在不同数据集和查询重叠情况下的性能表现，分析了各自的优缺点及适用场景。特别地，Common Building 和 Common FP-Tree 在查询数据集存在重叠时表现出显著优势，尤其在内存使用和处理效率方面。文章还提供了策略选择建议以及对未来研究方向的展望。

本文探讨了三种用于频繁项集查询并发处理的策略，包括Mine Merge、Common Counting，并提出了适用于FP-growth算法的Common Building和Common FP-tree方法。通过实验评估，分析了各策略在不同场景下的性能表现，证明了整合数据结构和共享信息在提升查询效率方面的显著效果。文章为多查询环境下高效数据挖掘提供了新的思路和技术方案。

本文介绍了在丰富约束条件下高效进行数据挖掘的通用框架和相关算法。重点探讨了Music-dfs算法在转录组数据挖掘中的应用，其通过区间剪枝和反单调约束优化搜索空间，能够处理大型二进制数据集并结合背景知识提取有价值的模式。同时，文章还讨论了FP-growth算法在频繁项集查询中的三种并发处理策略，包括Mine Merge、Common Counting以及一种新策略，旨在提升挖掘效率。这些方法为生物信息学等领域提供了强大的工具，并展示了在未来复杂数据集上应用的潜力。

本文探讨了在多数据集环境下如何结合丰富的约束条件进行高效数据挖掘。重点介绍了一种名为 Music-dfs 的工具，该工具通过区间剪枝和区间压缩表示的方法，能够在整合内部事务数据和外部背景知识（如基因相似性、文本描述等）的基础上，高效挖掘出满足复杂约束的模式。文章详细阐述了约束定义框架、Music-dfs 的核心算法原理及其在大规模数据中的应用优势，为处理多源异构数据提供了灵活且可扩展的解决方案。

本文探讨了在不完整数据库中进行正确属性挖掘与高效约束挖掘的方法。重点介绍了k-Free模式挖掘的概念和相关性质，并提出了MV-k-miner原型用于挖掘满足k-Free的模式集合。此外，还介绍了一种新的高效约束挖掘算法Music-dfs，适用于大规模异构数据集的模式发现。通过实验验证了方法的有效性，并展望了未来的研究方向，包括分类与广义关联、算法优化以及更多应用场景。

本文探讨了在不完整数据库中挖掘正确属性的问题，重点研究了广义关联规则和k-自由模式的特性及其受缺失值影响的情况。通过引入缺失值建模算子mv()和临时停用对象的概念，结合频率差异的计算，提出了一种有效在不完整数据库中挖掘k-自由模式的方法。实验结果表明，缺失值会对挖掘结果造成显著影响，而本文提出的方法可以更准确地识别有价值的模式，为处理实际数据中的缺失值问题提供了可行的解决方案。

本文探讨了归纳查询语言（IQL）在数据挖掘中的推理与优化能力，并深入研究了在不完整数据库中挖掘满足正确属性的k-自由模式的方法。通过引入适用于不完整数据的新定义，设计了高效的逐层算法，能够在存在缺失值的情况下提取可靠的模式。同时，文章分析了IQL在不同查询语言（如域关系演算、Datalog、Prolog和关系代数）中的扩展潜力，并结合典型场景展示了其在模式挖掘、特征创建和分类模型学习中的应用价值。实验验证表明，所提出方法在基准数据集上有效且准确。未来的研究方向包括IQL的集成优化、不完整数据库挖掘的扩展以及

本文介绍了IQL（归纳查询语言）的概念、组成和关键特性，它是一种结合声明性和过程性机制的通用查询语言，适用于数据挖掘、机器学习和知识发现。文中通过示例说明了其语法结构，并讨论了其在处理复杂数据类型、集成算法、查询评估等方面的实现方式。同时，对IQL的优势、应用场景、与其他查询语言的对比以及未来发展趋势进行了分析。

本博客深入探讨了数据挖掘中的两个重要方向：定量序列情节提取算法和归纳查询语言（IQL）的设计与应用。通过Q-epiMiner算法，可以高效地从海量事件序列中提取包含时间信息的定量模式，并结合剪枝策略提升计算效率。同时，IQL作为一种新型归纳查询语言，具备通用性、可扩展性和强大的推理能力，能够支持多种复杂的数据挖掘任务。博客还展示了它们在网络安全、医疗、金融、智能交通等领域的广泛应用前景，并展望了未来的发展方向，如多源数据实时处理和分布式深度学习融合。

本文介绍了定量情节的概念及其在事件序列分析中的应用。通过考虑事件之间的时间间隔信息，扩展了传统情节挖掘的方法，并提出基于组树的定量情节挖掘方法。文中设计了Q-epiMiner算法以高效提取主要分组q-情节，并结合实验验证了该算法的有效性和性能。与传统方法相比，该方法能够提供更细致的模式分析和深入的时间特征洞察，适用于医学、网站日志分析等多个领域。

本文探讨了基于ZBDD的频繁模式挖掘算法及其在知识索引和定量串行情节树提取中的应用。通过实验分析，ZBDD-growth算法在处理大规模数据时表现出高效性和压缩优势，尤其在模式数量呈指数增长的情况下显著优于传统FP-growth方法。此外，ZBDD支持多种后处理操作，如子模式匹配、提取长/短模式、计算统计指标等，为数据分析提供了更高的灵活性和深度。文章还介绍了定量情节的提取方法，通过纳入定量时间信息，能够更细致地刻画事件的时间模式，广泛适用于商业、医疗、地球物理和网络监控等领域。最后，文章提出了未来的研究方

本文介绍了基于ZBDD（零抑制二元决策图）的频繁模式挖掘与知识索引方法。ZBDD通过特殊的缩减规则和高效的操作机制，能够紧凑地表示大规模组合集，并在处理稀疏数据时展现出比普通BDD更显著的优势。文章详细阐述了ZBDD的基本原理、操作方式及其在数据库分析中的应用，尤其是提出的ZBDD-growth算法，能够在主内存中高效构建项目集直方图并进行频繁模式挖掘和最大频繁模式挖掘。此外，还讨论了ZBDD在商业数据分析、网络故障诊断、生物信息学等领域的应用场景，并展望了其未来的发展趋势。

本文探讨了两种数据挖掘领域的重要方法：基于束搜索归纳与相似度约束的预测聚类树（PCTs）以及基于零抑制二进制决策图（ZBDD）的频繁模式挖掘。在PCTs的研究中，比较了束搜索（BS）、带相似度约束的束搜索（BS - S）和自顶向下归纳（TDI）三种方法在分类和回归任务中的表现，并分析了模型多样性和准确性之间的权衡。同时，针对频繁模式挖掘问题，介绍了利用ZBDD高效存储和索引模式的方法，并展示了其在速度和紧凑性方面的优势。此外，文章还提出了未来研究方向，包括参数调整、替代距离函数、PCT集成构建及更广泛PCT

本文研究了一种基于束搜索的PCT算法Clus-BS，并引入了反单调约束和软相似性约束来优化搜索过程。Clus-BS通过细化操作和启发式函数在假设空间中搜索最优解，而相似性约束通过距离函数提高模型多样性。实验对比了Clus结合传统递归自顶向下归纳（TDI）、束搜索（BS）及带相似性约束的束搜索（BS-S）在多个数据集上的性能表现，结果表明束搜索算法在预测性能上与TDI相当或更优，而BS-S虽然可能牺牲一定准确性，但显著提升了模型的多样性。

本文深入解析了VINLEN数据挖掘系统及其知识查询语言KQL，对比了其与其他数据挖掘语言的差异，并探讨了基于束搜索的预测聚类树（PCTs）归纳算法的优势。文章还介绍了传统PCTs归纳的局限性，以及如何通过引入束搜索和相似性约束来提升模型多样性与质量。实验结果验证了该方法在准确率、召回率、F1值和模型多样性方面的显著优化。未来研究方向包括优化VINLEN系统性能、探索PCTs算法改进以及实际场景应用验证。

VINLEN是一个集成多任务归纳能力的强大数据库系统，通过知识查询语言（KQL）提供丰富的操作符，支持数据管理和知识发现功能。其核心功能包括属性规则学习、知识探索器开发、数据优化与可视化，适用于多个领域，尤其是在医学研究中的应用展现了其潜力。VINLEN通过灵活的逻辑流程和元学习支持，为用户提供了一个全面的知识发现解决方案。

本文介绍了CLearner算法和多任务归纳数据库VINLEN的研究成果。CLearner作为一种增量算法，能够在数据挖掘中高效地构建概念格并发现闭合项集，通过与现有先进算法的对比实验表明了其性能优势。同时，文章探讨了CLearner在处理大规模数据时可能面临的挑战，并提出了引入剪枝策略和滑动窗口等优化方向。VINLEN作为一个集成知识生成操作符的决策支持系统，能够利用输入数据和先验知识生成新知识。未来VINLEN将在性能优化、扩展数据支持和可视化功能等方面进一步提升。

本文介绍了一种基于强化概念格的增量关联规则挖掘方法，重点研究了闭项集的高效生成。通过形式概念分析（FCA）构建概念格，并利用AMap和IMap结构设计了CLearner算法，能够一次扫描数据集处理静态和动态数据流，无需预处理即可生成所有闭项集。该方法在低支持阈值下依然保持高效性，适用于网络监控、电信管理和医疗数据分析等实际场景。

本文探讨了决策树学习与归纳数据库（IDB）的集成方法，介绍了相关的数据库表结构设计、查询机制以及关键算法实现。通过结合ADReM方法和Clus系列算法，系统能够支持对决策树的特征查询、约束剪枝和穷举搜索，并提出了在交互式挖掘、增量学习、预测功能扩展等方面的发展方向。文章展示了如何利用SQL查询进行树特征筛选和结构分析，同时讨论了未来在存储优化、可视化展示及多模型集成等方面的潜在研究课题。

本文探讨了将决策树学习集成到归纳数据库（IDB）中的方法，重点研究了ADReM方法在关联规则挖掘和决策树学习中的应用。ADReM方法通过标准关系数据库表和SQL语言实现模式的存储与查询，具有透明性、灵活性和扩展性优势。文章比较了标准贪心决策树学习器与基于穷举搜索的决策树学习算法，分析了它们在满足复杂约束条件方面的优劣，并通过实际案例展示了两种方法的应用效果。最终总结了ADReM方法的优势及决策树学习面临的挑战，并展望了未来的研究方向。

本文探讨了利用预测聚类树（PCT）分析时间序列数据的方法，重点比较了不同的时间序列距离度量方式，并提出了基于成对距离平方和（SSPD）的聚类方差计算方法。通过使用酵母基因表达数据，实验评估了PCT在预测和聚类任务中的性能，并与层次聚合聚类（HAC）进行了对比。文章还展望了未来的研究方向，包括扩展实验评估、探索更丰富的聚类质心表示以及集成PCT与归纳数据库等。

本文探讨了关系数据库中交互式模式挖掘与时间序列数据预测聚类树分析的相关技术。重点介绍了 ConQueSt 系统的优势，包括其对多种约束的处理能力、易用性、鲁棒性和高效性；同时，详细阐述了针对时间序列数据的新算法 Clus-TS 和预测聚类树（PCT）的应用，并讨论了其在扩展归纳数据库中的潜力和未来研究方向。

本文解析了基于关系数据库的交互式模式挖掘系统ConQueSt，涵盖其系统架构、核心模块（图形用户界面GUI、查询解释器和预处理器QIP、挖掘引擎ME）的功能与协同工作流程。同时比较了几种常见的挖掘查询语言如MINE RULE、DMQL、MSQL及基于关系代数的方法的特点和应用场景，并评估了ConQueSt在性能与可扩展性方面的表现。文章最后展望了模式挖掘系统的发展趋势，包括更复杂模式的支持、背景知识处理能力提升以及与其他数据分析技术的融合。

本文介绍了ConQueSt，一个基于约束的交互式关系数据库模式挖掘系统。该系统通过高效的查询语言spql和先进的挖掘引擎，支持用户从海量数据中提取满足特定约束的有趣模式。文章详细阐述了ConQueSt的设计理念、核心架构、查询语言特性以及软约束的应用，并结合实际案例展示了其在销售数据分析中的强大功能。未来，ConQueSt有望在算法优化、软约束研究和用户体验提升方面进一步发展，为数据挖掘领域提供更全面的支持。

本文介绍了基于软约束的挖掘范式，涵盖在概率半环和加权半环上挖掘 λ-有趣项集的方法，以及挖掘 top-k 项集的技术。通过将这些方法集成到 ConQueSt 归纳数据库系统中，展示了其在零售和合成数据集上的实验效果，为探索性模式发现提供了高效的工具和框架。

本文探讨了数据挖掘领域中的两个重要方向：数值数据中的双集挖掘与软约束模式挖掘范式的拓展。在数值数据挖掘中，重点分析了NBS模式的特性及相关工作，提出了直接从实数集合中挖掘集合模式的方法，避免繁琐的布尔属性编码过程；同时，讨论了传统约束模式挖掘的局限性，并引入了基于软约束的新范式。软约束模式挖掘通过c-半环的数学结构提供了一种更灵活、更具实际意义的挖掘框架，支持如概率半环和加权半环等多样化应用，并可处理λ-有趣模式和top-k查询问题。最后展望了未来可能的研究方向及多领域应用潜力。

本文介绍了一种针对数值数据的新挖掘方法——数值双集（NBS）模式挖掘，旨在克服传统0/1数据挖掘技术在布尔编码上的繁琐过程和局限性。通过定义明确的约束条件，NBS模式能够直接从数值数据中发现有趣的局部模式，并具备单调性、极大性和扩展性等良好特性。为此，本文设计了高效的NBS-Miner算法，利用枚举、剪枝和传播机制，在双集格结构中进行完整搜索。实验结果表明，该方法在多个数据集上均能有效挖掘满足用户定义约束的模式。研究还展望了NBS模式在算法优化、约束扩展和应用拓展方面的潜力，为未来数值数据挖掘提供了新的思路

本文探讨了受限聚类中的核心问题，包括软约束与度量学习、超越成对约束的方法以及受限聚类的开放性问题。重点分析了约束的价值评估、降低约束获取成本和约束传播的挑战，并提出了应对策略。总结了相关方法的流程，对比了不同算法的特点，展望了未来的研究方向，旨在提升受限聚类在大规模数据集上的应用效果。

本博文围绕归纳数据库知识发现与约束聚类展开研究，介绍了归纳数据库的概念及其在数据挖掘中的应用，并详细探讨了约束聚类的核心问题、解决方法及未来发展方向。同时，还概述了KDID 2006研讨会的相关内容和部分论文研究成果，展示了该领域的重要进展和挑战。