均衡时空挖掘数据流中频繁项集

摘要：

数据流具有流动性、连续性以及项分布不均衡性等特点,挖掘数据流中频繁项集是一项意义重大且具有挑战性的工作.提出一种均衡时空挖掘数据流中频繁项集算法——Bala Tree,Bala_Tree实现一遍扫描数据流、快速簇更新、周期树结构重构以及基于经典算法挖掘频繁项集.实验表明,此算法能快速扫描和更新数据,合理利用内存以及精确获得频繁项集,Bala Tree算法优于其他同类算法.

关键词：数据流、频繁项集、均衡、Bala_Tree

所属期刊栏目：38

分类号：TP3;U29

资助基金：国家自然科学基金60603047;辽宁省科技计划项目2008216014;大连市优秀青年科技人才基金2008J23JH026;教育部留学回国人员科研启动基金

在线出版日期：2012-03-16（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：187-190