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基于渐增最小支持度函数的数据流频繁项挖掘

邝祝芳  谭骏珊  杨卫民  辛动军  
【摘要】:目前数据流频繁项近似挖掘算法大多采用误差参数控制挖掘的结果,时间与内存开销越高,挖掘结果的正确性越低.针对这样一个问题,提出了渐增最小支持度函数作为误差参数.如果某数据项在滑动窗口中的保存时间越长,则该数据项的出现频率必须相应的增加才能继续保存在滑动窗口中.这样,在滑动窗口中需要保存的数据项的数量将减少,时间开销与内存开销也相应的减少.在此基础上,提出了一种基于渐增最小支持度函数的数据流频繁项挖掘算法GFFPM.该算法能准确的挖掘出滑动窗口中的频繁项.实验结果表明,该算法具有很高的正确性.

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