【摘 要】
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挖掘最大频繁项集的优势在于得到的项目数量较少。相比频繁项集和频繁闭合项集挖掘算法,此类算法具有较高的时间和空间效率。根据数据流的特点,结合滑动窗口,提出一种基于有
【机 构】
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浙江工商大学现代商贸中心,浙江工商大学计算机与信息工程学院,浙江工商大学工商管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（编号：70671094 71071141）, 浙江省自然科学基金重点项目（编号：Z1091224）
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挖掘最大频繁项集的优势在于得到的项目数量较少。相比频繁项集和频繁闭合项集挖掘算法,此类算法具有较高的时间和空间效率。根据数据流的特点,结合滑动窗口,提出一种基于有序复合策略的数据流最大频繁项集挖掘算法（E-FPMFI）。当数据流流过时,以基本窗口为单位,更新获取数据流片段信息,单遍扫描片段信息得到频繁项目并存储于频繁项目列表内。算法的核心思想：构建有序FP-tree,采用混合子集剪枝技术削减搜索空间,合并同一分支中支持数相等的邻接结点,压缩生成有序复合FP-tree,挖掘最大频繁项集时避免超集检验。经实验
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