基于数据流的频繁集挖掘

作者：徐利军; 谢康林; 徐虹

来源：上海交通大学学报, 2006, 40(3): 502-506.

DOI：10.3321/j.issn:1006-2467.2006.03.031

• 数据流
• 数据挖掘
• 频繁模式
• 边界集

针对数据流特殊的数据类型,提出了一种新的数据流挖掘算法.该算法引入了一个全新的优化方法,将边界集和频繁产生集结合起来.频繁产生集是频繁集的一种无损简缩表达方式.它所包含的模式数量比频繁集所包含的模式数量小若干数量级.边界集是频繁产生模式和其他模式之间的边界,通过观察边界集的变化可以生成新的频繁产生模式.实验结果表明,该算法的性能有明显的提高.

• 单位
  江西师范大学; 上海交通大学