一种有效的数据流最大频繁模式挖掘算法

摘要：

针对频繁项集挖掘存在数据和模式冗余的问题,对数据流最大频繁项集挖掘算法进行了研究.针对目前典型的数据流最大频繁模式挖掘算法DSM-MFI存在消耗大量存储空间及执行效率低等问题,提出了一种挖掘数据流界标窗口内最大频繁项集的算法MMFI-DS,该算法首先采用SEFI-tree存储包含在不断增长的数据流中相关最大频繁项集的重要信息,同时删除SEFI-tree中大量不频繁项目,然后使用自顶向下和自底向上双向搜索策略挖掘界标窗口中一系列的最大频繁项集.理论分析与实验表明,该算法比DSM-MFI算法具有更高的效率,并能节省存储空间.

关键词：数据挖掘、数据流、界标窗口、频繁项集、最大频繁项集

所属期刊栏目：20

分类号：TP3;G25

资助基金：国家自然科学基金60573127

在线出版日期：2010-05-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：246-252