[论文解读] Sequential Mining: Patterns and Algorithms Analysis

Thabet Slimani, Amor Lazzez|arXiv (Cornell University)|Oct 17, 2013

Data Mining Algorithms and Applications参考文献 26被引用 13

一句话总结

本文将序列模式挖掘算法分类并分析为五类主要方法：基于Apriori的算法、基于BFS的算法、基于DFS的算法、闭合模式算法以及增量挖掘算法。通过对比评估关键特性，增强了对算法设计方法的理解，并为研究人员在选择最优方法进行序列模式发现时提供指导。

ABSTRACT

This paper presents and analysis the common existing sequential pattern mining algorithms. It presents a classifying study of sequential pattern-mining algorithms into five extensive classes. First, on the basis of Apriori-based algorithm, second on Breadth First Search-based strategy, third on Depth First Search strategy, fourth on sequential closed-pattern algorithm and five on the basis of incremental pattern mining algorithms. At the end, a comparative analysis is done on the basis of important key features supported by various algorithms. This study gives an enhancement in the understanding of the approaches of sequential pattern mining.

研究动机与目标

• 将现有的序列模式挖掘算法系统性地划分为不同且全面的类别。
• 从效率、可扩展性和模式完整性等方面，分析每一类算法的优缺点。
• 提供关键算法特性（如对闭合模式的支持、增量更新能力及搜索策略）的对比概述。
• 提升研究人员对序列模式挖掘方法设计原则与权衡关系的理解。

提出的方法

• 根据底层算法策略，将序列模式挖掘算法划分为五种类别。
• 分析基于Apriori的算法在逐层生成候选集与支持度计数方面的特性。
• 研究基于BFS和DFS的方法在系统性探索模式空间方面的实现方式。
• 回顾序列闭合模式算法，通过聚焦于最大模式来减少冗余的模式输出。
• 探究增量挖掘算法，支持在不进行完整重新计算的情况下对数据库进行动态更新。
• 基于支持度阈值处理、模式完整性及计算效率等特征，对算法进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 在模式发现效率与可扩展性方面，基于Apriori、BFS、DFS、闭合模式及增量挖掘的不同算法策略如何比较？
• RQ2 在实际应用中，区分各类序列模式挖掘算法的关键特性是什么？
• RQ3 哪类算法最能有效支持在大型序列数据集中发现非冗余、最大化的模式？
• RQ4 在动态数据环境中，增量算法相比批处理方式有何改进？

主要发现

• 基于Apriori的算法在中小型数据集上表现良好，但由于候选集生成导致计算成本较高。
• 与Apriori相比，基于BFS和DFS的策略在稀疏数据集中对模式空间的探索更加高效。
• 闭合模式算法通过聚焦于最大模式显著减少了输出规模，提升了可解释性。
• 增量挖掘算法能够在新数据到达时高效更新已发现的模式，降低了重新计算的开销。
• 没有单一算法类别在所有指标上均占优；选择取决于数据规模、模式密度及更新频率。
• 对比分析揭示了各类算法在完整性、效率与内存使用之间的权衡关系。