| 一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法 |
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| 引用本文： | 蔡艺松,石秀金. 一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法[J]. 智能计算机与应用, 2018, 0(2): 63-67 |
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| 作者姓名： | 蔡艺松 石秀金 |
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| 作者单位： | 东华大学 计算机科学与技术学院,上海,201620 |
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| 摘 要： | 相对于传统的频繁模式挖掘,加权频繁模式挖掘能发现更有价值的模式信息.针对数据流中的数据只能一次扫描,本文提出了一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法WFP-SW(Sliding Window based Weighted Frequent Pattern minig),算法采用WE-tree(Weighted Enumeration Tree)存储模式和事务信息,利用虚权支持度维持模式的向下闭合特性,同时获取临界频繁模式.对临界频繁模式进一步计算其加权支持度获取加权频繁模式,使得计算更新模式更加便捷.实验结果显示算法具有较高的挖掘效率并且所需的内存更少.
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| 关 键 词： | 事务数据流 数据流挖掘 加权频繁模式挖掘 滑动窗口模型 |
A sliding window based method for weighted frequent-pattern mining over data stream |
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| CAI Yisong,SHI Xiujin. A sliding window based method for weighted frequent-pattern mining over data stream[J]. INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS, 2018, 0(2): 63-67 |
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| Authors: | CAI Yisong SHI Xiujin |
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