数据流中基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法

• 作者: 刘立新 杨路明 毛伊敏 谢东
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 数据流 数据挖掘 最大频繁项集 滑动窗口 位图
• 年，卷（期）: 2010,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 519-522
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.02.032

摘要

挖掘数据流中最大频繁项集是从数据流中获得信息的一种有效手段,是数据流挖掘研究的热点之一.结合数据流的特点,提出了一种新的基于滑动窗口的最大频繁项集挖掘算法.该算法用位图来存储数据流中流动的数据;采用直接覆盖的方法存储和更新数据流上的数据;在深度优先搜索挖掘最大频繁项集时,除采用经典的剪枝策略外,还提出了与父等价原理相对应的子等价剪枝策略;最后将挖掘结果存储在索引链表中以提高超集检测效率,进一步减少挖掘最大频繁项集的时间.理论分析和实验结果证实了该算法在时间和空间上的有效性.

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	谢东	中南大学信息科学与工程学院	32	178	9.0	11.0
3	毛伊敏	中南大学信息科学与工程学院	6	51	5.0	6.0
4	刘立新	中南大学信息科学与工程学院	9	65	6.0	8.0