%0 Journal Article
%T 数据流中一种快速启发式频繁模式挖掘方法
%A 张昕？
%A 李晓光？
%A 王大玲？
%A 于戈？
%J 软件学报
%P 2099-2105
%D 2005
%X 在现有的数据流频繁模式挖掘算法中,批处理方法平均处理时间短,但需要积攒足够的数据,使得其实时性差且查询粒度粗;而启发式方法可以直接处理数据流,但处理速度慢.提出一种改进的字典树结构--il-tree(improvedlexicographictree),并在其基础上提出一种新的启发式算法fpil-stream(frequentpattemminingbasedonimprovedlexicographictree),在更新模式和生成新模式的过程中,可以快速定位历史模式.算法结合了倾斜窗口策略,可以详细记录历史信息.该算法在及时处理数据流的前提下,也降低了数据的平均处理时间,并且提供了更细的查询粒度.
%K 数据挖掘
%K 数据流
%K 频繁模式
%K 倾斜窗口
%U http://www.jos.org.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20051208&flag=1