| 挖掘数据流中的频繁模式 |
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| 引用本文： | 刘学军, 徐宏炳, 董逸生, 王永利, 钱江波. 挖掘数据流中的频繁模式[J]. 计算机研究与发展, 2005, 42(12): 2192-2198. |
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| 作者姓名： | 刘学军 徐宏炳 董逸生 王永利 钱江波 |
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| 作者单位： | 东南大学计算机科学与技术系,南京,210096;南京工业大学信息科学与工程学院,南京,210009;东南大学计算机科学与技术系,南京,210096 |
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| 基金项目： | 江苏省高技术基金项目（BG2004034）;江苏省2004年度研究生创新计划基金项目（xm04-36） |
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| 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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| 关 键 词： | 数据流 频繁模式 FP-DS算法 流数据挖掘 |
| 收稿时间： | 2004-12-13 |
| 修稿时间： | 2004-12-132005-09-05 |
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