数据流频繁模式挖掘算法FP-SegCount研究

"本文主要研究了面向数据流的频繁模式挖掘问题，并提出了一种名为FP-SegCount的新算法。该算法结合了数据流处理、FP-growth算法和Count-Min Sketch技术，旨在解决数据流环境下经典挖掘方法的局限性。" 在数据挖掘领域，频繁模式挖掘是一项关键任务，它涉及找出数据集中出现频率较高的项集或模式。然而，当面对数据流这种无界、高速的数据来源时，传统的挖掘方法如Apriori和FP-growth等变得效率低下，因为它们需要存储所有交易历史以确定频繁项集，这在数据流环境中是不可行的。 孟彩霞在2009年的论文中，针对数据流的特性，提出了FP-SegCount算法。此算法首先将连续的数据流分割成多个片段，然后在每个片段上应用改进版的FP-growth算法来挖掘频繁项集。FP-growth是一种高效的挖掘算法，它通过构建前缀树结构（FP-tree）来减少内存需求和计算复杂度。在数据流环境中，通过对FP-growth的优化，可以更好地适应数据流的动态特性。 接下来，FP-SegCount利用Count-Min Sketch数据结构进行项集计数。Count-Min Sketch是一种空间高效的概率数据结构，能在线性时间内估算数据流中的元素频率，而无需存储所有元素。这种技术允许在有限的内存资源下对大量项集进行计数，解决了压缩统计的挑战。 通过实验验证，FP-SegCount算法在保持挖掘准确性的前提下，实现了快速的计算速度和低的内存消耗，证明了其在数据流频繁模式挖掘中的有效性。该算法对于实时分析、流式大数据处理和物联网等场景具有重要的应用价值。 关键词涉及：数据流、数据挖掘、数据流挖掘和频繁模式。研究背景和目的均指向了如何在数据流环境中有效地挖掘频繁模式，以支持实时决策和分析。论文的发表得到了陕西省自然科学基金和西安市科技创新支撑计划的资助，表明该研究受到学术界和地方政府的关注和支持。 孟彩霞的这篇论文为数据流挖掘提供了一种创新的解决方案，结合了现有算法的优势，解决了数据流环境下的挑战，对于理解和改进数据流挖掘的实践具有深远影响。