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摘要:
针对频繁项集挖掘存在数据和模式冗余的问题,对数据流最大频繁项集挖掘算法进行了研究.针对目前典型的数据流最大频繁模式挖掘算法DSM-MFI存在消耗大量存储空间及执行效率低等问题,提出了一种挖掘数据流界标窗口内最大频繁项集的算法MMFI-DS,该算法首先采用SEFI-tree存储包含在不断增长的数据流中相关最大频繁项集的重要信息,同时删除SEFI-tree中大量不频繁项目,然后使用自顶向下和自底向上双向搜索策略挖掘界标窗口中一系列的最大频繁项集.理论分析与实验表明,该算法比DSM-MFI算法具有更高的效率,并能节省存储空间.
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文献信息
篇名 一种有效的数据流最大频繁模式挖掘算法
来源期刊 高技术通讯 学科 工学
关键词 数据挖掘 数据流 界标窗口 频繁项集 最大频繁项集
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 计算机与通信技术
研究方向 页码范围 246-252
页数 7页 分类号 TP3
字数 6189字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2010.03.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨路明 中南大学信息科学与工程学院 181 1754 20.0 35.0
2 陈志刚 中南大学信息科学与工程学院 517 4717 33.0 48.0
3 李宏 中南大学信息科学与工程学院 73 514 13.0 19.0
4 毛伊敏 中南大学信息科学与工程学院 6 51 5.0 6.0
8 刘立新 中南大学信息科学与工程学院 9 65 6.0 8.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
数据流
界标窗口
频繁项集
最大频繁项集
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导