發(fā)布時(shí)間：2018-11-20 10:26

【摘要】：針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)流挖掘算法不能挖掘出頻繁項(xiàng)之間的關(guān)系而且挖掘時(shí)間和空間復(fù)雜度高、準(zhǔn)確度不高的問題,提出了一種數(shù)據(jù)流中結(jié)構(gòu)二叉樹挖掘算法(AMST)。該算法利用了二叉樹結(jié)構(gòu)的優(yōu)勢,將所處理事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)換成結(jié)構(gòu)化二叉樹,然后利用數(shù)據(jù)流矩陣對結(jié)構(gòu)二叉樹進(jìn)行挖掘。整個(gè)過程只對事務(wù)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行一次掃描,大大提高了挖掘的效率;此外,算法還找出了具有層次關(guān)系的頻繁子樹。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,AMST算法性能穩(wěn)定,在時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度方面有很大的優(yōu)越性,能夠快速準(zhǔn)確地對數(shù)據(jù)流進(jìn)行挖掘。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional data stream mining algorithm can not mine the relation between frequent items, and the complexity of mining time and space is high and the accuracy is not high, a binary tree mining algorithm (AMST). Is proposed. The algorithm takes advantage of the binary tree structure, converts the data stream in the transaction database into a structured binary tree, and then uses the data flow matrix to mine the structured binary tree. The whole process only scans the transaction database once, which greatly improves the efficiency of mining. In addition, the algorithm also finds frequent subtrees with hierarchical relationship. Experimental results show that the AMST algorithm is stable in performance and has great advantages in terms of time complexity and space complexity, and it can mine data streams quickly and accurately.
【作者單位】： 貴州大學(xué)現(xiàn)代制造技術(shù)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;貴州大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院;貴州省公共大數(shù)據(jù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：貴州省重大科技專項(xiàng)資助項(xiàng)目(黔科合重大專項(xiàng)字(2013)6019,黔科合重大專項(xiàng)字[2012]6018) 貴州省基礎(chǔ)研究重大項(xiàng)目(黔科合JZ字(2014)2001)
【分類號】：TP311.13

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本文編號：2344662