數據流頻繁閉項集挖掘算法研究.pdf

1、數據流的出現給傳統(tǒng)的數據挖掘技術帶來了巨大的挑戰(zhàn)。由于數據流連續(xù)不斷的到來,已有的數據處理技術難以對這些潛在無限的、變化的數據進行有效的管理和挖掘。隨著移動終端設備的廣泛應用,數據流應用領域不斷增多,因此,必須對數據流環(huán)境下的數據處理技術進行研究。目前,數據流挖掘技術引起了國內外學者的廣泛關注,成為當前的一個研究熱點。
　　 頻繁項集挖掘是數據流挖掘的主要研究內容,被廣泛應用于關聯規(guī)則發(fā)現、冰山查詢、分類和聚類等問題。針對傳統(tǒng)的

2、方法大多關注于在數據流中挖掘全部頻繁項集,存在數據和模式冗余問題,近年來人們開始關注在數據流中挖掘頻繁閉項集。
　　 本文在對數據流挖掘領域若干問題進行探討的同時,主要研究了數據流中頻繁閉項集的挖掘問題,提出了新的算法并結合實驗結果做了必要的分析。概括地說,本文主要涉及到如下幾方面內容:
　　 1.與傳統(tǒng)的關系型數據庫相比,分析了數據流的特點。按照算法處理數據流時所采用的不同時序范圍對數據流處理模型進行了介紹,并對目前常

3、用的數據流處理技術進行歸納總結。
　　 2.對數據流挖掘算法的特點及其模型進行了分析和總結,對當前數據流挖掘算法作了介紹。對數據流頻繁項集挖掘的經典算法作了詳細的分析,了解數據流挖掘過程中的存儲結構和存儲方法,以及概要數據結構的生成、維護和實時查詢結果等方面的內容。
　　 3.頻繁閉項集不僅包含了頻繁項集的全部信息,而且在數量上遠小于頻繁項集,在實際應用中更容易被人們理解。本文研究了數據流環(huán)境下的頻繁閉項集挖掘問題,提出