| 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： | 1. 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
2. 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 |
Mining Frequent Patterns in Data Streams |
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| Liu Xuejun,Xu Hongbing,Dong Yisheng,Wang Yongli,Qian Jiangbo.Mining Frequent Patterns in Data Streams[J].Journal of Computer Research and Development,2005,42(12):2192-2198. |
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| Authors: | Liu Xuejun Xu Hongbing Dong Yisheng Wang Yongli Qian Jiangbo |
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| Affiliation: | 1 Department of Computer Science and Technology, Southeast University, Nanjing 210096; 2 College of Information Science and Engineering, Nanjing University of Technology, Nanjing 210009 |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | data streams frequent patterns FP-DS algorithm stream data mining |
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