一种基于Bloom Filter的频繁模式挖掘算法
挖掘最大频繁项集是多种数据挖掘应用Bloom Filter的相关理论,提出了一种"挖掘最频繁的K个元素"的Mining Top-K算法.该算法基于推广的Bloom Filter的数据结构,能够较为准确地筛选出数据流中出现最频繁的K个元素,并估算这K个元素的出现频数.实验结果表明:该方法在具有低空间复杂度特性的同时又不会失去准确性.
数据挖掘、频繁模式、T0p-k、Bloom Filter
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TP3;TP1
2009-04-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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172-177