数据流上的最大频繁项集挖掘方法

• 作者: 李海峰 章宁
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 界碑模型 最大频繁项集 数据挖掘 数据流 滑动窗口
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 45-48
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3916字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.21.012

摘要

最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘.为此,提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法,采用最大频繁项集树的数据结构,增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息,实现项集的快速搜索和裁剪.在MUSHROOM和BMS-POS数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的挖掘效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	章宁	中央财经大学信息学院	32	418	10.0	20.0
2	李海峰	中央财经大学信息学院	17	177	6.0	13.0