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在线挖掘数据流混合窗口中闭频繁项集
被引量:
2
1
作者
倪志伟
姜苗
+1 位作者
王超
戴奇波
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期2110-2114,2119,共6页
在数据流挖掘中,界标窗体考虑了历史模式对当前挖掘的影响,但没考虑到随时间的推移模式衰减的问题。滑动窗口能记录最新、最有用的模式,但窗口的最佳大小无法准确确定。针对一些仿真系统中具有数据流特点的数据,提出了一种挖掘混合窗口...
在数据流挖掘中,界标窗体考虑了历史模式对当前挖掘的影响,但没考虑到随时间的推移模式衰减的问题。滑动窗口能记录最新、最有用的模式,但窗口的最佳大小无法准确确定。针对一些仿真系统中具有数据流特点的数据,提出了一种挖掘混合窗口中闭频繁项集的方法T-Moment。该方法能在单遍扫描数据流的条件下完整地记录模式信息。同时,T-Moment提出的减枝方法能很好地降低滑动窗口树F-tree的空间复杂度与闭频繁模式树T-tree的维护代价。此外,该方法提出的时间衰减机制能区分历史和最新模式。大量仿真实验结果表明,T-Moment有很好的效率和准确性。
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关键词
仿真数据
闭频繁模式
混合窗体
时间衰减
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职称材料
题名
在线挖掘数据流混合窗口中闭频繁项集
被引量:
2
1
作者
倪志伟
姜苗
王超
戴奇波
机构
合肥工业大学管理学院
过程优化与智能决策教育部重点实验室
出处
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第9期2110-2114,2119,共6页
基金
国家高技术研究发展计划(863)2007AA04Z116
国家自然科学基金70871033~~
文摘
在数据流挖掘中,界标窗体考虑了历史模式对当前挖掘的影响,但没考虑到随时间的推移模式衰减的问题。滑动窗口能记录最新、最有用的模式,但窗口的最佳大小无法准确确定。针对一些仿真系统中具有数据流特点的数据,提出了一种挖掘混合窗口中闭频繁项集的方法T-Moment。该方法能在单遍扫描数据流的条件下完整地记录模式信息。同时,T-Moment提出的减枝方法能很好地降低滑动窗口树F-tree的空间复杂度与闭频繁模式树T-tree的维护代价。此外,该方法提出的时间衰减机制能区分历史和最新模式。大量仿真实验结果表明,T-Moment有很好的效率和准确性。
关键词
仿真数据
闭频繁模式
混合窗体
时间衰减
Keywords
simulation data
closed frequent pattern
mixed window
time decaying
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
在线挖掘数据流混合窗口中闭频繁项集
倪志伟
姜苗
王超
戴奇波
《系统仿真学报》
CAS
CSCD
北大核心
2010
2
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职称材料
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