最大最小频繁趋势预测算法：数据流频繁度变化新方法

"一种新的数据流频繁度变化趋势预测算法(2012年)"，由郭立超、苏宏业和维倩雯提出，主要针对数据对象在数据流中的频繁度变化趋势进行预测，使用了最大最小频率时间窗模型（Max-Min Frequency Time Window Model）和最大最小频繁模式树结构（MMFP-Tree）。 数据流分析是大数据处理的一个重要领域，尤其是在实时或近实时的环境中。本研究提出的新算法MM-FTP，旨在解决数据流中对象频繁度的变化趋势预测问题。在数据流中，数据对象的频繁度可能随时间而变化，这对数据挖掘和决策支持具有重要意义。MM-FTP算法通过引入最大最小频率时间窗模型，能够捕捉和分析数据流中的模式变化，以适应动态环境。 MMFP-Tree是一种创新的数据结构，用于存储数据流的概要信息。这种树形结构有效地减少了内存占用，并允许快速查询和更新数据对象的频繁度信息。同时，为了量化数据对象的频繁度变化趋势，研究者定义了一个新的度量标准——频繁度变化率(FCR)。FCR提供了关于数据对象频繁度增减的定量描述，使得趋势预测更为精确。 除了预测数据对象的频繁度变化，MM-FTP算法还能应用于数据流分类置信度变化趋势的预测，以及传统的指数变化趋势预测。实验结果显示，该算法在实际的网络点击数据流上表现出了高效且准确的预测能力，证明了其在处理真实世界复杂数据流问题时的有效性。 关键词：数据流、最大最小频率模型、趋势预测、频繁度变化率。该研究属于工程技术领域的论文，对于理解数据流分析和趋势预测技术的发展具有重要价值，对相关领域的研究和实践提供了新的工具和方法。