【摘 要】
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提出一种结合倾斜时间窗的TWCT树结构，可以保存不同时间粒度下频繁模式的完全集，并设计了其顺序更新和删除算法，使其能够存储在外存，从而有效地降低算法的内存空间需求。结合TWCT
【机 构】
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滨州学院计算机科学技术系,山东师范大学管理与经济学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金（the Natural Science Foundation of Shandong Province No.Z2007G03）,“泰山学者”建设工程专项经费资助（the＂Taishan Scholar＂ project of Shandong China）.
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提出一种结合倾斜时间窗的TWCT树结构，可以保存不同时间粒度下频繁模式的完全集，并设计了其顺序更新和删除算法，使其能够存储在外存，从而有效地降低算法的内存空间需求。结合TWCT树结构特点，提出了数据流上的频繁模式挖掘算法TWCT-Stream，其模式生长的TWCT-Growth算法按字典顺序生成频繁模式，以配合TWCT结构的顺序更新。实验证实算法的内存需求低于FP-Stream等同类算法。
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