【摘 要】
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在现有的数据流频繁模式挖掘算法中,批处理方法平均处理时间短,但需要积攒足够的数据,使得其实时性差且查询粒度粗;而启发式方法可以直接处理数据流,但处理速度慢.提出一种改
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在现有的数据流频繁模式挖掘算法中,批处理方法平均处理时间短,但需要积攒足够的数据,使得其实时性差且查询粒度粗;而启发式方法可以直接处理数据流,但处理速度慢.提出一种改进的字典树结构——IL-TREE(improvedlexicographictree),并在其基础上提出一种新的启发式算法FPIL-Stream(frequentpatternminingbasedonimprovedlexicographictree),在更新模式和生成新模式的过程中,可以快速定位历史模式.算法结合了倾斜窗口策略,可以详细记录历史信息.该算法在及时处理数据流的前提下,也降低了数据的平均处理时间,并且提供了更细的查询粒度.
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