一种基于滑动窗口模型的数据流加权频繁模式挖掘方法

石秀金; 蔡艺松

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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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来源
《智能计算机与应用》 |2018年第2期|63-67|共5页
作者
石秀金; 蔡艺松;
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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;

东华大学计算机科学与技术学院,上海201620;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类软件工程;
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;

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