數(shù)據(jù)流頻繁模式挖掘算法的研究.pdf

1、數(shù)據(jù)流是一種以高速連續(xù)形式到來的有序項集,它不同于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)流具有連續(xù)、實時、無限等特點,并且是快速到來的數(shù)據(jù)。由于流數(shù)據(jù)明顯區(qū)別于靜態(tài)數(shù)據(jù),現(xiàn)有的對數(shù)據(jù)頻繁項集挖掘的算法和技術很難適用于數(shù)據(jù)流?，F(xiàn)在很多學者對數(shù)據(jù)流中的頻繁項集挖掘進行了研究,數(shù)據(jù)流的頻繁項集挖掘已經(jīng)成為了數(shù)據(jù)挖掘任務中的主要問題之一。
　　論文對國內(nèi)外數(shù)據(jù)流挖掘的研究現(xiàn)狀進行了介紹,對數(shù)據(jù)挖掘的應用和相關挖掘技術,數(shù)據(jù)流的頻繁模式挖掘的主要問題和

2、數(shù)據(jù)流挖掘窗口機制進行了概述。
　　針對現(xiàn)有的數(shù)據(jù)流頻繁模式挖掘算法:挖掘歷史事務數(shù)據(jù)流中的頻繁項集DSM-FI算法、挖掘任意滑動時間窗口內(nèi)的頻繁模式MSW算法、挖掘滑動窗口中的事務數(shù)據(jù)的頻繁項集MFI-TransactionSW算法分別進行了分析和總結(jié)。
　　基于MFI-TransactionSW算法提出了界標窗口中的頻繁項集挖掘算法MFI-TransactionLW算法,該算法采用位圖結(jié)構(gòu)存儲項,同時不斷更新BSIR-l

3、ist頭項列表,創(chuàng)建BSFP-tree頻繁模式樹,通過自頂向下的搜索策略來發(fā)項頻繁項集。通過用例分析來對MFI-TransactionSW算法和MFI-TransactionLW算法進行存儲結(jié)構(gòu)的比較,用實驗證明了MFI-TransactionLW算法比MFI-TransactionSW算法執(zhí)行的時間效率高,所占用的內(nèi)存空間少。
　　本文最后提出了一種改進的最大頻繁項集挖掘算法DSMMFI-DS算法,該算法將流數(shù)據(jù)按一定全序順序排