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题名对数据流频繁项集挖掘算法WSW-Imp的改进
被引量:1
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作者
王晓霞
王治和
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机构
西北师范大学数学与信息科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第8期110-113,132,共5页
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基金
国家自然科学基金地区科学基金项目(No.61163036)
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文摘
近年来随着新的应用的出现,比如网络流量分析、在线事物分析和网络欺诈检测等,对数据流的挖掘成了一个越来越重要的课题。对于数据流频繁项集的挖掘,目前绝大部分的研究都集中在传统的窗口模式下进行,即时间衰退窗口模式、界标窗口模式和滑动窗口模式。Pauray S.M.Tsai于2009年提出了一种新的窗口模式:加权滑动窗口模式,并设计了两个基于此窗口模式的数据流频繁项集挖掘算法WSW和WSW-Imp,其中WSW-Imp是对WSW算法的改进。在研究了加权滑动窗口模式以及WSW-Imp算法的基础上,对WSW-Imp算法作了进一步的改进,设计了算法WSW-Imp2,并从理论上证明了WSW-Imp2算法比WSW-Imp算法更高效,实验结果也表明了这一点。
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关键词
数据挖掘
数据流
数据流挖掘
频繁项集
加权滑动窗口模式
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Keywords
data mining
data streams
data streams mining
frequent itemsets
weighted sliding window model
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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