论文部分内容阅读
基于关联规则的分类算法通常根据频繁模式生成类关联规则，但频繁模式挖掘易遭受组合爆炸问题，影响算法效率．并且数据流的出现也对分类算法提出了新的挑战．相对于频繁模式，频繁闭模式的数目较少，挖掘频繁闭模式的算法通常具有较高的效率．为此，提出了一种高效的基于频繁闭模式的数据流分类算法-CBC—DS．主要贡献在于：1）提出了一种基于逆文法顺序FP—Tree的频繁闭项集单遍挖掘过程，用于挖掘类关联规则，该过程采用了一种混合项顺序搜索策略以满足数据流挖掘的单遍性需求，并采用位图技术提高效率；2）提出了“自支持度”概念，