基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法

• 作者: 尹绍宏 范桂丹
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 数据流 滑动窗口 矩阵 Top-k频繁项集
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 先进计算与数据处理
• 页码范围: 55-58,75
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 3878字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2014.03.011

摘要

传统的数据挖掘算法在挖掘频繁项集时会产生大量的冗余项集，影响挖掘效率。为此，提出一种基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法。引入2个0-1矩阵，即事务矩阵和二项集矩阵。采用事务矩阵表示滑动窗口模型中的事务列表，通过计算每行的支持度得到二项集矩阵。利用二项集矩阵得到候选项集，将事务矩阵中对应的行做逻辑与运算，计算出候选项集的支持度，从而得到Top-k频繁项集。把挖掘的结果存入数据字典中，当用户查询时，能够按支持度降序输出Top-k频繁项集。实验结果表明，该算法在挖掘过程中能避免冗余项集的产生，在保证正确率的前提下具有较高的时间效率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹绍宏	天津工业大学计算机科学与软件学院	27	92	5.0	8.0
2	范桂丹	天津工业大学计算机科学与软件学院	2	17	2.0	2.0