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滑动窗口中近期数据流频繁项集挖掘

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Indexed by:期刊论文

Date of Publication:2011-04-16

Journal:计算机工程与设计

Included Journals:PKU、ISTIC、CSCD

Volume:32

Issue:4

Page Number:1307-1310,1346

ISSN No.:1000-7024

Key Words:数据流;频繁项集;遗传算法;嵌套滑动窗口;并行计算

Abstract:基于嵌套滑动窗口和遗传算法的NSWGA(nested sliding window genetic algorithm)算法对快速挖掘数据流频繁项集进行了研究.NSWGA算法利用遗传算法的并行性来搜索嵌套子窗口内最新数据的频繁项集,合并形成滑动窗口内待选频繁项集,然后扫描获得滑动窗口内的近期频繁项集.NSWGA算法及时准确捕获数据流上最新频繁项集,周期性地删除过期的流数据,并通过嵌套窗口以及遗传算法的并行处理,降低了计算的时间复杂度.

Pre One:时间序列数据流预测模型应用研究

Next One:基于经验模式分解的时间序列数据流在线预测