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多数据流的频繁模式挖掘算法研究
引用本文:白川平.多数据流的频繁模式挖掘算法研究[J].宁夏师范学院学报,2014,35(3):86-89.
作者姓名:白川平
作者单位:宁夏师范学院数学与计算机科学学院,宁夏固原,756000
基金项目:宁夏高等学校科学研究项目,宁夏师范学院科学研究项目
摘    要:提出一种多数据流频繁模式挖掘算法Multiple Data Stream Mining(MDSM).MDSM算法用Multiple Frequent Pattern Tree(MFP-Tree)结构来存储多数据流中的频繁项集和潜在的频繁项集,并通过增量更新的方式高效地挖掘多数据流中的协同频繁模式和比较频繁模式.通过理论分析和实验证明其可行性.

关 键 词:多数据流  数据流挖掘  频繁模式挖掘  协同频繁模式  比较频繁模式

Research on Mining Frequent Patterns over Multiple Data Streams
BAI Chuanping.Research on Mining Frequent Patterns over Multiple Data Streams[J].Journal of Ningxia Teachers College,2014,35(3):86-89.
Authors:BAI Chuanping
Institution:BAI Chuanping (School of Mathematics and Computer Science, Ningxia Normal University, Guyuan, Ningxia 756000)
Abstract:This paper proposes an algorithm of mining frequent patterns over Multiple data streams:Multiple Data Stream Mining(MDSM). The algorithm constructs a new Multiple Frequent Pattern Tree to store the historical frequent itemsets and the potential frequent itemsets of the multiple data streams. Furthermore,make use of the incremental updates to mine these itemsets collaborative and comparative pattern. Theoretical and empirical studies demonstrate the utility of the proposed algorithm.
Keywords:Multiple data stream  Data stream mining  Frequent pattern mining  Collaborative frequent pattern  Comparative frequent pattern
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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