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摘要:
鉴于频繁项集存在数据和模式冗余的问题,挖掘数据流最大频繁项集的算法引起了极大的关注,本文提出了一种挖掘数据流滑动窗口内最大频繁项集算法--MMFI-SW算法.该算法首先使用类似FP-tree的数据结构记录最新到达的数据流信息,同时删除过时的数据和大量的不频繁项目,然后设计一个创新的方法有效地从数据流滑动窗口中输出最大频繁项集.理论分析与实验结果表明,MMFI-SW算法具有较低的时间复杂度.
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文献信息
篇名 基于滑动窗口的数据流最大频繁项集的挖掘
来源期刊 高技术通讯 学科 工学
关键词 数据挖掘 数据流 滑动窗口 频繁项集 最大频繁项集
年,卷(期) 2010,(11) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 1142-1148
页数 分类号 TP3
字数 6985字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2010.11.008
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 李宏 中南大学信息科学与工程学院 73 514 13.0 19.0
3 毛伊敏 中南大学信息科学与工程学院 6 51 5.0 6.0
7 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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引文网络
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二级参考文献  (0)
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2006(1)
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2013(1)
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
数据流
滑动窗口
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