可变滑动窗口在数据流频繁模式挖掘上的应用

【摘要】：为了更好的挖掘数据流,对传统的滑动窗口机制进行改进,提出一种大小可变的滑动窗口机制的数据流频繁集挖掘算法DS-stream算法。该算法能够根据数据流的数据分布变化自适应调整窗口大小,节省了没必要的空间与时间消耗。算法采用一种分区窗口机制,结合基本窗口和时间窗口,同时考虑数据流的海量特性和时变特性,利用前缀树的概要数据结构。实验结果表明,DS-stream算法在挖掘数据流频繁集上有很好的时间与空间效率。

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