数据流中结构二叉树挖掘算法研究

发布时间：2018-11-20 10:26

【摘要】：针对传统数据流挖掘算法不能挖掘出频繁项之间的关系而且挖掘时间和空间复杂度高、准确度不高的问题,提出了一种数据流中结构二叉树挖掘算法(AMST)。该算法利用了二叉树结构的优势,将所处理事务数据库中的数据流转换成结构化二叉树,然后利用数据流矩阵对结构二叉树进行挖掘。整个过程只对事务数据库进行一次扫描,大大提高了挖掘的效率;此外,算法还找出了具有层次关系的频繁子树。实验结果表明,AMST算法性能稳定,在时间复杂度和空间复杂度方面有很大的优越性,能够快速准确地对数据流进行挖掘。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional data stream mining algorithm can not mine the relation between frequent items, and the complexity of mining time and space is high and the accuracy is not high, a binary tree mining algorithm (AMST). Is proposed. The algorithm takes advantage of the binary tree structure, converts the data stream in the transaction database into a structured binary tree, and then uses the data flow matrix to mine the structured binary tree. The whole process only scans the transaction database once, which greatly improves the efficiency of mining. In addition, the algorithm also finds frequent subtrees with hierarchical relationship. Experimental results show that the AMST algorithm is stable in performance and has great advantages in terms of time complexity and space complexity, and it can mine data streams quickly and accurately.
【作者单位】： 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室;贵州大学机械工程学院;贵州省公共大数据重点实验室;
【基金】：贵州省重大科技专项资助项目(黔科合重大专项字(2013)6019,黔科合重大专项字[2012]6018) 贵州省基础研究重大项目(黔科合JZ字(2014)2001)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2344662