西安石油大学计算机学院，陕西 西安 710065

引言

数据挖掘又称数据库中的知识发现，指通过算法从大量的数据集中揭示隐含的、先前未知的信息的过程，这些信息往往具有潜在价值。作为一门交叉性学科,它的实现通常与计算机科学相关，并通过统计学、模式识别、专家系统、机器学习、在线分析处理和数据可视化等诸多方法实现挖掘目的[1]。对比模式挖掘作为数据挖掘领域中的一个的重要组成部分，凭借其特有的优势近年来受到广泛关注，它的基本任务是区分和对比数据集间的显著差异。这项技术可以有助于了解事物本质特征，更好地处理所面临的问题和了解未知知识。

一般的研究方法是通过对比给定的数据对象类，产生对比模式，以确定它们之间存在的差异。这些差异可以提供有价值的见解，比如能够说明为什么这些对象会有不同以及造成的相应影响。对比模式挖掘相关概念的提出最早可以追溯到 1993 年，Agrawal 等人以关联规则挖掘的形式进行了市场购物篮分析，通过频繁模式对比确定商品购买的相关联系[2]。自这项新兴数据挖掘任务及其相关高效挖掘方法问世至今，在生产和生活的诸多方面已取得有效应用，相关数据挖掘算法层出不穷，更多的数据类型得以应用，引发了大量的研究和开发尝试。

1 基本概念

对比模式挖掘面向的是具有差异特征的数据集，特指以类为对象并在约束条件下，发现数据集中存在的对比特性，用模式表示并进行比较分析[3]。……