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| 基于滑动窗口的不确定性数据流频繁项集挖掘算法 | |
| 作者单位： | ;1.安徽大学计算机科学与技术学院 |
| 摘 要： | 为了提高频繁项集挖掘算法的准确性,在不确定性数据流频繁项集挖掘算法SRUF-mine的基础上引入最大可能误差,提出一种基于滑动窗口的false-positive挖掘算法UFIM。UFIM算法对数据流进行分块处理,在内存中维护一个存储滑动窗口内频繁项集的概要数据结构,随着窗口的滑动对该概要结构进行增量更新。实验表明,与SRUF-mine相比,UFIM算法能获得较高的频繁项集挖掘的准确性。 |
| 关 键 词： | 不确定性数据 数据流 频繁项集 滑动窗口 |
FREQUENT ITEMSETS MINING ALGORITHM FOR UNCERTAIN DATA STREAM BASED ON SLIDING WINDOW |
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