频繁模式压缩综述

摘 要：频繁模式挖掘是指挖掘数据库中频繁出现的模式，但挖掘全部频繁模式的方式往往会产生数量巨大的模式，不仅降低了挖掘效率，与此同时增加了用户获取重要信息的难度。本文对最大模式挖掘和闭合模式挖掘这两种频繁模式压缩技术进行了介绍和综述。在此基础上对序列模式挖掘中应用模式压缩技术进行了总结与展望。

关键词：序列模式挖掘;频繁模式;最大模式;闭合模式

随着云计算、移动互联网和物联网等新一代信息技术的广泛应用。多样的、海量的全球数据以爆炸般的速度快速生成，这意味着人类已经进入大数据的信息时代。在面对海量数据信息，数据库中存储的数据量急剧膨胀，如何从海量且繁杂的信息中提取价值信息成为亟须解决的难题。传统的模式挖掘只是挖掘满足最小支持度阈值的频繁子序列，挖掘出的频繁模式完全集往往包含数量巨大的模式且大量冗余信息。随着序列模式挖掘应用领域越来越广泛，用户对于序列模式挖掘提出了更为苛刻的要求，挖掘全部频繁模式往往满足不了用户的需求，这样不仅需要花费大量的时间，而且用户很难在结果集中获取有用的信息，因此压缩模式集的技术成为众多学者的研究热点。

一、最大模式

定义（最大模式）若存在一频繁模式，其所有超模式都为非频繁模式，则称该模式为最大模式。

模式挖掘技术的主要是根据模式满足Apriori性质，即频繁模式的所有子模式都是频繁的，非频繁模式的所有超模式都是非频繁的。……