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期刊论文
数据流上的最大频繁项集挖掘方法
数据流上的最大频繁项集挖掘方法
来源 :计算机工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:redblackzhu
【摘 要】
:
最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘。为此,提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法,采用最大频繁项集树的数据结构,增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息,实现
【作 者】
:
李海峰
章宁
【机 构】
:
中央财经大学信息学院
【出 处】
:
计算机工程
【发表日期】
:
2012年21期
【关键词】
:
界碑模型
最大频繁项集
数据挖掘
数据流
滑动窗口
landmark model maximal frequent itemsets data mining d
【基金项目】
:
国家自然科学基金资助项目(61100112),中央财经大学科研创新团队支持计划基金资助项目
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最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘。为此,提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法,采用最大频繁项集树的数据结构,增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息,实现项集的快速搜索和裁剪。在MUSHROOM和BMS—POS数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的挖掘效率。
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