数据流上的最大频繁项集挖掘方法

摘要：

最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘.为此,提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法,采用最大频繁项集树的数据结构,增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息,实现项集的快速搜索和裁剪.在MUSHROOM和BMS-POS数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的挖掘效率.

关键词：界碑模型、最大频繁项集、数据挖掘、数据流、滑动窗口

所属期刊栏目：38

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61100112;中央财经大学科研创新团队支持计划基金

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：45-48