【摘 要】
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数据流上的频繁项挖掘是数据流上的一项重要技术,它在各个研究和应用领域都起着重要的作用。现有的数据流上的频数挖掘算法主要包括基于计数的算法和基于摘要的算法,前者常用
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数据流上的频繁项挖掘是数据流上的一项重要技术,它在各个研究和应用领域都起着重要的作用。现有的数据流上的频数挖掘算法主要包括基于计数的算法和基于摘要的算法,前者常用于频繁项挖掘,后者常用于数据项分布统计。目前的经典频繁项挖掘算法频数估计不够精确,而且查询窗口与统计窗口绑定,查询时不能自由指定时间窗口。本文针对这两方面问题,结合计数和摘要两种方法,提出了在时间窗口上的频繁项挖掘算法,以RFreq算法解决频数不精确问题,以统计窗口的拆分、合并的方式解决查询窗口问题,实现自定义查询数据流上的Top-K频繁项。
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