优化的多数据流协同频繁项集挖掘MCMD-Stream算法

"本文主要介绍了王鑫和刘方爱等人提出的改进的多数据流协同频繁项集挖掘(MCMD-Stream)算法，旨在解决现有算法在处理多数据流时内存占用高和挖掘效率低的问题。该算法结合了字节序列滑动窗口和压缩频繁模式树(CP-Tree)的方法，有效地挖掘出协同频繁项集。" 在数据挖掘领域，特别是针对实时和动态的数据环境，如数据流挖掘，频繁项集挖掘是一项重要的任务。传统的单数据流挖掘算法可能无法有效应对多数据流环境中的复杂性和高速性。MCMD-Stream算法针对这一挑战进行了优化。 首先，算法采用了字节序列滑动窗口策略，通过一次遍历数据库来发现数据流中的潜在频繁项集和频繁项集。这种方法减少了对内存的需求，提高了处理速度，因为它避免了对数据的重复扫描。 其次，MCMD-Stream算法引入了压缩频繁模式树(CP-Tree)的概念，这是一种类似于FP-Tree的数据结构，用于存储和更新发现的潜在频繁项集和频繁项集。CP-Tree的优势在于它的压缩特性，可以有效地减少存储开销。同时，每个节点的对数倾斜时间表记录了频繁项的计数，进一步优化了内存管理。 最后，算法通过对多数据流中的CP-Tree进行汇总分析，找出那些在多个数据流中都频繁出现的项集，即协同频繁项集。这些协同频繁项集具有更高的业务价值，因为它们揭示了跨多个数据流的共性模式。 相比于A-Stream和H-Stream等现有的多数据流挖掘算法，MCMD-Stream在提高挖掘效率的同时，显著降低了内存使用率，使得大规模多数据流分析成为可能。实验结果显示，MCMD-Stream在实际应用中表现出色，能有效地进行多数据流协同频繁项集的挖掘。 该研究受到国家自然科学基金和山东省自然科学基金的支持，表明了其在数据挖掘和大数据分析领域的学术价值。作者们的研究方向包括数据挖掘、大数据分析和分布式计算，这也反映了当前信息技术领域的热点研究方向。