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数据流最大频繁项集的项集数目相对很少并且已隐含所有的频繁项集,所以数据流中最大频繁项集的挖掘具有很好的时空效率并且有很大的意义,也受到了业界更多的关注。针对数据流最大频繁项集的挖掘,提出了在滑动窗口中基于矩阵的数据流最大频繁项集挖掘方法SWM-MFI,主要采用两个矩阵来存储数据信息:一个矩阵是事务矩阵,存储事务数据;一个矩阵是二项集矩阵,存放频繁2-项集。通过二项集矩阵扩展得到频繁k-项集,基于SWM-MFI算法挖掘出最大频繁项集。经过理论和实验证明该算法具有很好的时效性。 相似文献
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张月琴 《计算机工程与应用》2010,46(16):132-134
根据数据流的流动性与连续性,提出了一种滑动窗口中频繁项集挖掘算法NSW,满足了人们快速获取最近到达数据中频繁项集的需求。该算法采用二进制矩阵表示滑动窗口中的事务列表,通过直接删除最老事务、不产生候选项集等方法控制时间和空间的开销。实验表明,该算法具有较好的时间和空间效率。 相似文献
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近年来,数据流挖掘一直是国内外研究的热点,频繁项集挖掘又是数据流挖掘中的重要问题。根据数据流无限性和流动性的特点,提出了一种在滑动窗口中挖掘频繁项集的算法FIM-SW,FIM-SW算法主要是采用垂直的数据库表示方法,使用二进制向量表示每个数据项,并利用Apriori性质产生频繁项集。实验结果表明,这种算法显著地提高了挖掘效率。 相似文献
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数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法* 总被引:2,自引:0,他引:2
挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一。结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法。该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间。理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性。 相似文献
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传统的数据挖掘算法在挖掘频繁项集时会产生大量的冗余项集,影响挖掘效率。为此,提出一种基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法。引入2个0-1矩阵,即事务矩阵和二项集矩阵。采用事务矩阵表示滑动窗口模型中的事务列表,通过计算每行的支持度得到二项集矩阵。利用二项集矩阵得到候选项集,将事务矩阵中对应的行做逻辑与运算,计算出候选项集的支持度,从而得到Top-k频繁项集。把挖掘的结果存入数据字典中,当用户查询时,能够按支持度降序输出Top-k频繁项集。实验结果表明,该算法在挖掘过程中能避免冗余项集的产生,在保证正确率的前提下具有较高的时间效率。 相似文献
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提出了一种基于DSM MFI算法的改进算法DSMMFI DS算法,它首先将事务数据按一定的全序关系存入DSFI list列表中;然后按排序后的顺序存储到类似概要数据结构的树中;接着删除树中和DSFI list列表中的非频繁项,同时删除窗口衰退支持数大的事务项;最后采用自顶向下和自底向上的双向搜索策略来挖掘数据流的最大频繁项集。通过用例分析和实验表明,该算法比DSM MFI算法具有更好的执行效率。 相似文献
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近年来随着新的应用的出现,比如网络流量分析、在线事物分析和网络欺诈检测等,对数据流的挖掘成了一个越来越重要的课题。对于数据流频繁项集的挖掘,目前绝大部分的研究都集中在传统的窗口模式下进行,即时间衰退窗口模式、界标窗口模式和滑动窗口模式。Pauray S.M.Tsai于2009年提出了一种新的窗口模式:加权滑动窗口模式,并设计了两个基于此窗口模式的数据流频繁项集挖掘算法WSW和WSW-Imp,其中WSW-Imp是对WSW算法的改进。在研究了加权滑动窗口模式以及WSW-Imp算法的基础上,对WSW-Imp算法作了进一步的改进,设计了算法WSW-Imp2,并从理论上证明了WSW-Imp2算法比WSW-Imp算法更高效,实验结果也表明了这一点。 相似文献
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滑动窗口是一种对最近一段时间内的数据进行挖掘的有效的技术,本文提出一种基于滑动窗口的流数据频繁项挖掘算法.算法采用了链表队列策略大大简化了算法,提高了挖掘的效率.对于给定的阈值S、误差ε和窗口长度n,算法可以检测在窗口内频度超过Sn的数据流频繁项,且使误差在εn以内.算法的空间复杂度为O(ε-1),对每个数据项的处理和查询时间均为O(1).在此基础上,我们还将该算法进行了扩展,可以通过参数的变化得到不同的流数据频繁项挖掘算法,使得算法的时间和空间复杂度之间得到调节.通过大量的实验证明,本文算法比其它类似算法具有更好的精度以及时间和空间效率. 相似文献
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提出了一种新的CMNL-SW(Closed map and num list-sliding window)挖掘算法。具体使用数据结构Closedmap存储挖掘到的闭合项集和Num list存储所有不同项的序号,通过对添加新事务和删除旧事务包含的项序号进行简单的并集和该事务与之相关已经挖掘到的闭合项集进行交集运算来更新当前滑动窗口,使之能够根据用户任意指定的支持度阈值在线输出数据流上闭合频繁项集信息。通过理论分析和对真实数据集Mushroom,Retail-chain和人工合成数据集T40I10D100K的挖掘结果表明,提出的算法在时空效率上明显优于同类经典算法Moment和CFI-Stream,并且随着数据流上处理事务数的递增和快速改变表现出良好的稳定性。 相似文献
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数据流快速无限的特点及其应用领域的不断扩增,使数据流的挖掘技术越来越具有挑战性。本文提出了一种新的CMNL-SW(Closed Map and Num List-Sliding Window)挖掘算法。具体使用数据结构Closed Map存储挖掘到的闭合项集和Num List存储所有不同项的序号,通过对添加新事务和删除旧事务包含的项序号进行简单的并集和该事务与之相关已经挖掘到的闭合项集进行交集运算来更新当前滑动窗口,使之能够根据用户任意指定的支持度阈值在线输出数据流上闭合频繁项集信息。通过理论分析和对真实数据集Mushroom、Retail-chain和人工合成数据集T40I10D100K的挖掘结果表明,提出的算法在时空效率上明显优于同类经典算法Moment和CFI-Stream,并且随着数据流上处理事务数的递增和快速改变有很好的稳定性。 相似文献
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最大频繁项目集挖掘技术研究与展望 总被引:1,自引:1,他引:1
提高最大频繁项目集挖掘算法的效率是关联规则挖掘研究一个重点领域.本文主要对影响最大频繁项目集挖掘效率的数据分布、搜索策略、支持度计算及剪枝策略等技术进行了研究,并对已提出的最大频繁项目集挖掘算法进行了分析. 相似文献
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