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挖掘数据流中的频繁模式
被引：113
作者：
刘学军
徐宏炳
董逸生
王永利
钱江波
机构：
[1] 东南大学计算机科学与技术系
来源：
关键词：
数据流;
频繁模式;
FP-DS算法;
流数据挖掘;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP311.13 [];
学科分类号：
摘要：
发现数据流中的频繁项是数据流挖掘中最基本的问题之一·数据流的无限性和流动性使得传统的频繁模式挖掘算法难以适用·针对数据流的特点,在借鉴FP-growth算法的基础上,提出了一种数据流频繁模式挖掘的新方法:FP-DS算法·算法采用数据分段的思想,逐段挖掘频繁项集,用户可以连续在线获得当前的频繁项集,可以有效地挖掘所有的频繁项集,算法尤其适合长频繁项集的挖掘·通过引入误差ε,裁减了大量的非频繁项集,减少了数据的存储量,也能保证整个数据集中项目集支持度误差不超过ε·分析和实验表明算法有较好的性能·
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页数：7
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