计算机工程与科学
計算機工程與科學
계산궤공정여과학
COMPUTER ENGINEERING & SCIENCE
2014年
5期
963-970
,共8页
数据挖掘%数据流%界标窗口%最大频繁项集%窗口衰减支持数
數據挖掘%數據流%界標窗口%最大頻繁項集%窗口衰減支持數
수거알굴%수거류%계표창구%최대빈번항집%창구쇠감지지수
data mining%data stream%landmark windows%maximal frequent itemsets%window attenuation support count
提出了一种基于DSM MFI算法的改进算法DSMMFI DS算法,它首先将事务数据按一定的全序关系存入DSFI list列表中;然后按排序后的顺序存储到类似概要数据结构的树中;接着删除树中和DSFI list列表中的非频繁项,同时删除窗口衰退支持数大的事务项;最后采用自顸向下和自底向上的双向搜索策略来挖掘数据流的最大频繁项集.通过用例分析和实验表明,该算法比DSM MFI算法具有更好的执行效率.
提齣瞭一種基于DSM MFI算法的改進算法DSMMFI DS算法,它首先將事務數據按一定的全序關繫存入DSFI list列錶中;然後按排序後的順序存儲到類似概要數據結構的樹中;接著刪除樹中和DSFI list列錶中的非頻繁項,同時刪除窗口衰退支持數大的事務項;最後採用自頇嚮下和自底嚮上的雙嚮搜索策略來挖掘數據流的最大頻繁項集.通過用例分析和實驗錶明,該算法比DSM MFI算法具有更好的執行效率.
제출료일충기우DSM MFI산법적개진산법DSMMFI DS산법,타수선장사무수거안일정적전서관계존입DSFI list렬표중;연후안배서후적순서존저도유사개요수거결구적수중;접착산제수중화DSFI list렬표중적비빈번항,동시산제창구쇠퇴지지수대적사무항;최후채용자한향하화자저향상적쌍향수색책략래알굴수거류적최대빈번항집.통과용례분석화실험표명,해산법비DSM MFI산법구유경호적집행효솔.
