摘要
近几年,随着通信、网络等技术的飞速发展,在各个领域经常都会产生大量的信息数据。因此,如何使用有限存储空间进行快速准确地挖掘数据流近似的频繁项成为具有挑战的问题。本文介绍了一种新的挖掘算法--EC算法,使其空间复杂性为O(ε-1),每个数据的平均处理时间为O(1)。
Nowadays with the rapid growth of telecommunications and network, on enormous amount of data streams are generated in some realms. So, how to use the limited storage space to find the accurate frequent items of a data stream efficiently has been a challenge. This paper introduces a new algorithm-EC algorithm ,with it＇s space complexity O（ε-1 ） and the processing time of each item is O（ 1 ）.
出处
《武汉职业技术学院学报》
2009年第1期77-79,共3页
Journal of Wuhan Polytechnic
关键词
数据流
频繁项
空间复杂性
平均处理时间
data stream
frequent item
space complexity
average processing time
