滑动时间衰减窗口中网络流频繁项集挖掘算法

"这篇论文介绍了一种名为STFWFI（Sliding Time Fading Window Frequent Itemsets）的新颖算法，该算法用于在网络流数据挖掘中挖掘频繁项集。STFWFI利用了滑动时间衰减窗口模型，以适应网络流数据的特点，有效地降低了计算时间和空间消耗。同时，该算法在字典顺序前缀树（LOP-Tree）结构上引入了一种基于统计分布的节点权值计算方法（SDNW），以提高网络流节点估值的准确性。通过实验验证，STFWFI在实际应用中表现出良好的性能和效果。" 网络流数据挖掘是网络流量分析的关键技术，其目的是从海量的网络数据中发现有价值的模式和趋势。频繁项集挖掘是这一领域的核心问题，它寻找在数据集中出现次数超过预设阈值的项组合。在传统的数据挖掘中，固定窗口模型常被用来处理数据流，但在网络流数据中，由于数据的实时性和动态性，滑动时间衰减窗口模型更为适用。滑动时间衰减窗口不仅考虑了时间窗口的范围，还引入了数据项随时间的衰减因子，从而能更好地反映网络流量的变化。 STFWFI算法结合了滑动时间衰减窗口模型和字典顺序前缀树（LOP-Tree）的数据结构。LOP-Tree是一种优化的树形结构，适用于高效地存储和查询频繁项集。通过在LOP-Tree上进行操作，STFWFI能够快速地更新和维护频繁项集，降低了计算复杂度。此外，论文提出了一种名为SDNW的统计分布节点权值计算方法，它利用数据的统计特性来估计节点的重要性，相比传统的统计方法，SDNW能够提供更精确的节点估值，从而提高挖掘的准确性和效率。 在实验部分，STFWFI算法的表现得到了验证，证明了其在网络流频繁项集挖掘中的优越性。实验结果表明，STFWFI在时间和空间效率以及结果的精确度方面均优于传统方法，这使得它成为网络流量分析领域的一个有力工具。该算法的贡献在于提供了一种更适应网络流特性的挖掘策略，为网络流量异常检测、行为分析和预测等应用提供了强大的支持。 总结起来，这篇论文提出的STFWFI算法通过创新的滑动时间衰减窗口模型和字典顺序前缀树结合SDNW方法，解决了网络流数据挖掘中的效率和精度问题，对于理解和改进网络流量分析具有重要的理论和实践意义。