一種效用模式的數(shù)據(jù)流挖掘方法.pdf

1、隨著數(shù)據(jù)化社會(huì)的逐步建立,數(shù)據(jù)庫(kù)信息系統(tǒng)在各行各業(yè)中扮演的角色也愈發(fā)的重要。數(shù)據(jù)庫(kù)信息系統(tǒng)在保存了大量的數(shù)據(jù)的同時(shí),也隱藏了諸多不易發(fā)現(xiàn)的有價(jià)值信息。在保證準(zhǔn)確性的前提下如何挖掘出這些信息就成為了重要的課題。因?yàn)殪o態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)已經(jīng)滿足不了現(xiàn)實(shí)應(yīng)用,數(shù)據(jù)流挖掘技術(shù)也就應(yīng)運(yùn)而生。與靜態(tài)數(shù)據(jù)挖掘不同的是,數(shù)據(jù)流的連續(xù)性、無(wú)限性、高速性以及分布改變等特性對(duì)挖掘技術(shù)提出了更高的要求。同時(shí),效用模式挖掘是一種在效用條件的前提下進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘。因此,在數(shù)

2、據(jù)流中進(jìn)行效用模式挖掘是一個(gè)非常有現(xiàn)實(shí)意義的課題。
　　本文延續(xù)了頻繁項(xiàng)集挖掘,數(shù)據(jù)流挖掘和效用模式挖掘的研究。針對(duì)在數(shù)據(jù)流中進(jìn)行效用模式挖掘的問(wèn)題提出了MMIDS方法,該方法在數(shù)據(jù)流中尋找最大高效項(xiàng)集。本文設(shè)計(jì)了一種稱為最大高效項(xiàng)集樹的樹形壓縮結(jié)構(gòu),并使用該結(jié)構(gòu)在界標(biāo)窗口模型和滑動(dòng)窗口模型進(jìn)行了算法實(shí)現(xiàn)。接著,為了解決遍歷最大高效項(xiàng)集樹的效率問(wèn)題,本文提出了一種自下而上的遍歷策略來(lái)減少遍歷節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。最后一點(diǎn),因?yàn)楝F(xiàn)實(shí)世界資源的

3、有限特性,所以MMIDS方法使用了針對(duì)最大高效項(xiàng)集樹的剪枝策略來(lái)適應(yīng)數(shù)據(jù)流挖掘的資源有限條件。論文的最后是實(shí)驗(yàn)部分。為了評(píng)估MMIDS方法的性能,實(shí)驗(yàn)從運(yùn)行時(shí)間,空間開銷,擴(kuò)展性和自下而上遍歷策略的有效性等方面進(jìn)行分析,并且與MHUI-TID方法和THUI-Mine方法進(jìn)行比照。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,MMIDS方法在運(yùn)行時(shí)間,空間開銷以及擴(kuò)展性上都有了明顯的改進(jìn)。同時(shí),MMIDS方法使用了有效的剪枝策略,這樣在有限資源的條件下,該方法更能滿足現(xiàn)