一种用于数据流频繁项集挖掘的并行算法
首发时间:2015-12-07
摘要:频繁项集挖掘是数据挖掘的重要课题,基于数据流的频繁项集是其中的重要组成部分。本文通过分析数据流的特点,基于分块和滑动窗口的基本策略,以矩阵为基础构建数据结构,提出了能够挖掘数据流中频繁项集的并行算法MFIPS,经实验证明提高了时空效率,同时具有较好的扩展性。
关键词: 数据挖掘, 频繁项集, 并行, 数据流
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A Parallel Algorithm for Frequent Itemset Mining over Data Streams
Abstract:Frequent itemsets mining is an important topic in data mining, and the frequent itemsets mining over data stream is an important part of it. By analyzing the characteristics of data stream, based on the data block and sliding window, this paper constructs the data structure use matrix, and proposes a parallel algorithm named MFIPS, which can improve the time efficiency for frequent itemset mining over data stream
Keywords: Data Mining, Frequent Itemset, Parallel, Data Stream
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No.4664529111130914****
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