期刊文献+

数据流频繁闭项集挖掘研究

下载PDF
导出
摘要 频繁项集挖掘是关联规则挖掘算法的核心,数据流的实时、无限及不可逆性给传统数据挖掘方法带来很大挑战.频繁闭项集挖掘为频繁项集挖掘提供了完整且低冗余的结果,是近年来数据流频繁项集挖掘研究的热点之一.介绍了数据流频繁闭项集挖掘的相关概念,并从搜索空间的遍历策略、误差结果控制方式等方面对数据流频繁闭项集挖掘算法进行了分析比较.
作者 潘怡 杜红燕
出处 《长沙大学学报》 2010年第5期64-67,共4页 Journal of Changsha University
基金 湖南省教育厅基金(批准号:06C171)资助项目 长沙学院人才引进科研基金(批准号:60800-90655)资助项目
  • 相关文献

参考文献30

  • 1Han J W,et al.Frequent pattern mining:Current status and future directions[J].Data Mining and Knowledge Discovery,2007,15(1):55-86.
  • 2Cheng J,et al.A survey on algorithms for mining frequent itemsets over data streams[J].Knowledge and Information Systems,2008,16(1):1-27.
  • 3Agrawal R,et al.Fast algorithms for minging association rules[A].Proceedings of the 20th International Conference on Very Large Data Bases[C].San Francisco:Morgan Kaufmann Publisher,1994.
  • 4Han J,et al.Mining frequent patterns without candidate generation[A].Proceedings of the 2000 ACM SIGMOD International Conference on Management of Data[C].Dallas:ACM,2000.
  • 5Pasquier N,et al.Discovering frequent closed itemsets for association rules[A].In Proceeding of the 7th International Conference on Database Theory[C].Israel:Springer,1999.
  • 6Pei J,et al.CLOSET:An efficient algorithm for mining frequent dosed item sets[A].Proceedings of ACMSIGMOD Workshop On Research Issues in Data Mining and Knowledge Discovery[C].Dallas:ACM,2001.
  • 7Burdick D,et al.MAFIA:A maximal frequent itemset algorithm for transactional databases[A].Proceedings of 17th International Conference on Data Engineering[C].Heidelberg:IEEE,2001.
  • 8Zaki M J,et al.CHARM:An efficient algorithm for closed itemset mining[A].Proceedings of the 2nd SIAM International Conference on Data Mining[C].Arlington:SIAM,2002.
  • 9刘君强,孙晓莹,庄越挺,潘云鹤.挖掘闭合模式的高性能算法[J].软件学报,2004,15(1):94-102. 被引量:19
  • 10Aggarwal C.Data Streams:Models and Algorithms[M].Berlin:Springer,2007.

二级参考文献53

共引文献78

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部