改進的多數據流協同頻繁項集挖掘算法
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針對已有的多數據流協同頻繁項集挖掘算法存在內存占用率高以及發現頻繁項集效率低的問題，提出了改進的多數據流協同頻繁項集挖掘（ MCMD-Stream）算法。首先，該算法利用單遍掃描數據庫的字節序列滑動窗口挖掘算法發現數據流中的潛在頻繁項集和頻繁項集；其次，構建類似頻繁模式樹（ FP-Tree）的壓縮頻繁模式樹（CP-Tree）存儲已發現的潛在頻繁項集和頻繁項集，同時更新CP-Tree樹中每個節點生成的對數傾斜時間表中的頻繁項計數；最后，通過匯總分析得出在多條數據流中多次出現的且有價值的頻繁項集，即協同頻繁項集。相比A-Stream和H-Stream算法，MCMD-Stream算法不僅能夠提高多數據流中協同頻繁項集挖掘的效率，并且還降低了內存空間的使用率。實驗結果表明MCMD-Stream算法能夠有效地應用于多數據流的協同頻繁項集挖掘。
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