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一种有效的挖掘数据流近似频繁项算法
被引：30
作者：
王伟平
李建中
张冬冬
郭龙江
机构：
[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
来源：
基金：
国家自然科学基金重点项目;
黑龙江省自然科学基金;
关键词：
数据流;
数据挖掘;
频繁项;
ε-近似;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP311.13 [];
学科分类号：
1201 ;
摘要：
数据流频繁项是指在数据流中出现频率超出指定阈值的数据项.查找数据流频繁项在网络故障监测、流数据分析以及流数据挖掘等多个领域有着广泛的应用.在数据流模型下,算法只能一遍扫描数据,并且可用的存储空间远远小于数据流的规模,因此,挖掘出所有准确的数据流频繁项通常是不可能的.提出一种新的挖掘数据流近似频繁项的算法.该算法的空间复杂性为O(ε-1),每个数据项的平均处理时间为O（1）,输出结果的频率误差界限为ε（1-s+ε）N,在目前已有的同类算法中均为最优.
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页码：884 / 892
页数：9
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