数据流中高效挖掘前k个封闭频繁模式的TKBT算法

"基于临时表的数据流中前k个封闭频繁模式挖掘算法" 在数据挖掘领域，特别是针对数据流的分析，如何有效地挖掘出前k个封闭频繁模式是一项挑战。本文提出的TKBT（基于TKTT的top-k封闭频繁项集）算法解决了这一问题。封闭频繁模式是指那些无法被其任何子集进一步闭合的频繁项集，它们在数据挖掘中具有重要意义，因为它们可以直接提供无冗余的信息。 TKBT算法的核心在于引入了新颖的结构——位向量窗口表（BWT）。这个结构是为适应数据流的连续性和可变性而设计的。在BWT的水平方向，位向量用于表示事务，记录每个项目在不同时间窗口中的出现次数。这种方法显著减少了当新的数据窗口滑入时，计算项目计数的时间，提高了处理效率。 在BWT的垂直方向，采用了窗口分区策略。这样，随着新窗口的出现，只需要更新最新的窗口信息，替换最旧的窗口，而无需重新处理整个数据流。这一设计显著降低了存储需求和计算复杂性。 TKTT（top-k临时表）是构建在BWT基础上的，其中的项目集按照频率降序排列。算法采用自上而下的策略，通过连接TKTT中的候选项目集来寻找前k个封闭频繁项集。在这个过程中，TKBT通过消除候选集合中的子集并减少连接时间，进一步优化了运行效率。通过使用封闭项集替换子集，可以避免生成不必要的候选项，从而减少了计算负担。 实验结果显示，TKBT算法不仅在效率上表现出色，而且具有良好的可扩展性。这意味着它能够在大规模数据流环境中有效地挖掘前k个封闭频繁模式，对于实时数据分析和决策支持有着重要的应用价值。特别是在监控、物联网、金融等领域，这种高效的挖掘能力能够帮助用户及时发现数据流中的关键模式，为业务决策提供关键洞察。