基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法

摘要：

传统的数据挖掘算法在挖掘频繁项集时会产生大量的冗余项集，影响挖掘效率。为此，提出一种基于矩阵的数据流Top-k频繁项集挖掘算法。引入2个0-1矩阵，即事务矩阵和二项集矩阵。采用事务矩阵表示滑动窗口模型中的事务列表，通过计算每行的支持度得到二项集矩阵。利用二项集矩阵得到候选项集，将事务矩阵中对应的行做逻辑与运算，计算出候选项集的支持度，从而得到Top-k频繁项集。把挖掘的结果存入数据字典中，当用户查询时，能够按支持度降序输出Top-k频繁项集。实验结果表明，该算法在挖掘过程中能避免冗余项集的产生，在保证正确率的前提下具有较高的时间效率。

关键词：数据挖掘、数据流、滑动窗口、矩阵、Top-k频繁项集

分类号：TP311.13(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-04-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：55-58,75