高效的数据流完全频繁项集挖掘算法

被引：19

作者：

茹蓓 ^{[1
]}

贺新征 ^{[2
]}

机构：

[1] 新乡学院计算机与信息工程学院

[2] 河南大学计算机与信息工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2017年 / 38卷 / 10期

基金：

河南省教育厅基金;

关键词：

关联规则挖掘; 频繁项集; 实时数据流; 字母顺序; 项目树遍历; 数据挖掘;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2017.10.030

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

摘要：

针对实时数据流的完全频繁项集挖掘算法计算成本较高的问题,提出一种基于改进FPTree的高效实时数据流完全频繁项集挖掘算法。使用改进的FPTree兼容地表示滑动窗口中的所有事务,建立一个完整的基树;利用事务的字母顺序简单地实现基树的插入与删除操作,无需对基树进行重组操作;利用分组Tree结构对基树进行由上而下的遍历来建立项目树,以较低的计算成本发现完全的频繁项集。仿真结果表明,该方案可有效地发现实时数据流的频繁项集,获得较低的计算成本。

引用

页码：2759 / 2766

页数：8

共 9 条

[1]

基于Topology模型的数据流频繁闭项集挖掘 [J].