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文檔簡介
1、在現(xiàn)實世界和工程實踐中,可以產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)流,它不同于傳統(tǒng)的靜態(tài)數(shù)據(jù)。如何快速、高效地挖掘數(shù)據(jù)流中的頻繁模式是數(shù)據(jù)流挖掘的重要問題。本文將研究重點放在數(shù)據(jù)流中基于優(yōu)化的FP-tree的頻繁模式挖掘算法設(shè)計上,其研究成果對于電子商務(wù)、商業(yè)智能以及市場決策等領(lǐng)域具有重要意義。
首先,為了改善數(shù)據(jù)流中頻繁模式的挖掘效果,提出了基于衰減因子的數(shù)據(jù)流中頻繁模式的挖掘方法DS-FPM。構(gòu)造了一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)DSFP-tree用于壓縮存儲數(shù)據(jù)流
2、中的潛在頻繁項集。為了使挖掘結(jié)果既保留歷史細(xì)節(jié),又節(jié)省算法的存儲空間,本算法引進(jìn)衰減因子將算法所需要的內(nèi)存空間控制在一定的規(guī)模之內(nèi)。算法采用數(shù)據(jù)分段的思想,先對上一個分段得到的DSFP-tree用衰減因子λ進(jìn)行選樣,再得到最新的數(shù)據(jù)分段的臨界頻繁項集,然后將兩者都插入到新的DSFP-tree中,最后挖掘出DSFP-tree中的頻繁項集。
其次,為了減少保存數(shù)據(jù)流中項集信息所需要的內(nèi)存空間,構(gòu)造了一種存儲潛在最大頻繁項集的結(jié)構(gòu)D
3、SMFI_tree,基于DSMFI_tree結(jié)構(gòu)提出了一種數(shù)據(jù)流最大頻繁項集挖掘算法DSMFI-Miner。算法同樣采用數(shù)據(jù)分段的思想,以數(shù)據(jù)分段為更新單位,動態(tài)更新全局DSMFI_tree,通過遍歷DSMFI_tree,快速挖掘出數(shù)據(jù)流中的所有最大頻繁項集。
最后,本文使用C語言對上述算法進(jìn)行實現(xiàn),實驗數(shù)據(jù)集選擇采用IBM test data generator生成的數(shù)據(jù)集,對提出的DS-FPM算法和DSMFI-Miner算
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