【摘 要】
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针对实时数据流的完全频繁项集挖掘算法计算成本较高的问题,提出一种基于改进FPTree的高效实时数据流完全频繁项集挖掘算法。使用改进的FPTree兼容地表示滑动窗口中的所有事
【机 构】
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新乡学院计算机与信息工程学院,河南大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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河南省科技厅软科学研究计划基金项目（152400410345）, 河南省教育厅基金项目（15A520093）
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针对实时数据流的完全频繁项集挖掘算法计算成本较高的问题,提出一种基于改进FPTree的高效实时数据流完全频繁项集挖掘算法。使用改进的FPTree兼容地表示滑动窗口中的所有事务,建立一个完整的基树;利用事务的字母顺序简单地实现基树的插入与删除操作,无需对基树进行重组操作;利用分组Tree结构对基树进行由上而下的遍历来建立项目树,以较低的计算成本发现完全的频繁项集。仿真结果表明,该方案可有效地发现实时数据流的频繁项集,获得较低的计算成本。
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