期刊论文

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计算机应用研究

1001-3695

2009

26

2

466-469

10.3969/j.issn.1001-3695.2009.02.018

国家自然科学基金资助项目(6057057) 中南林业科技大学引进***人才科研启动基金资助项目(07Y007,07Y004) 中南林业科技大学青年基金资助项目(2008041B)

本校为第一机构

分析了数据流频繁项挖掘算法EC的不足之处,如不能准确地挖掘最近一段时间内数据流的频繁项。提出了一种频繁项样本特征复合四元组的数据结构来保存样本集合,在此基础上,提出了一种基于滑动窗口的数据流频繁项挖掘算法——SWFPM。该算法能准确地挖掘出该滑动窗口中的频繁项。实验数据采用IBM合成数据发生器产生的顾客购物数据和1998年世界杯官方网站的访问日志数据。实验结果表明,该算法具有很高的频繁项挖掘准确度、快速的数据处理能力。

The disadvantage which the algorithm EC for mining frequent item over data streams was analyzed,such as the inaccurate of the frequent item mined in a recent period of time over the data stream.Put forward a data structure the frequent item sample in the form of 4 member group.Then,presented an algorithm SWFPM which based on sliding window for mining frequent item over data streams.The SWFPM algorithm can accurately mine the frequent item over the sli...