Trie Merging驱动的滑动窗口模型：高效挖掘数据流中的频繁树模式

在当前互联网时代，由于树型结构的高效表达能力，大量的信息流数据倾向于以树状结构存储。然而，实时性是数据流的一个关键特性，随着时间的流逝，数据中的知识会不断更新，这就提出了在数据流场景下挖掘特定时间段内频繁出现的子树模式的需求。针对这一问题，本文提出了一种名为SWMiner的滑动窗口模型下的频繁子树模式挖掘算法。 SWMiner算法的核心在于其对前缀树（Trie）结构的利用。Trie是一种特殊的数据结构，通过将树型模式分解为一系列的前缀，能够高效地存储和检索数据。通过Trie，算法能够压缩存储生成的树模式，减少空间需求。更重要的是，SWMiner引入了trie merging机制，这是一种有效的策略，能够动态地合并和更新子树模式的支持度。在数据流的滑动窗口模型中，每次窗口移动时，新数据会被加入到Trie中，而旧数据则会被剔除。通过这种方式，算法能够实时跟踪频繁子树模式的变化，确保挖掘出的是窗口内最新的频繁模式。 与现有常用算法相比，SWMiner算法在处理数据流滑动窗口问题上展现出了优越的性能。它能够在保持高效性的前提下，准确挖掘出最近时间段内的频繁树模式，这对于实时监控和分析网络流量、社交网络互动等场景具有重要意义。实验结果验证了SWMiner算法的有效性和效率，使得它成为在动态变化的数据流环境中进行频繁树模式挖掘的理想选择。 此外，该研究还得到了国家重点研发计划重点专项的资助，这表明了该领域研究的前沿性和重要性。作者吉小洪和徐爱萍，分别作为硕士研究生和教授级人物，他们的研究方向包括数据挖掘和大数据分析，这为SWMiner算法的设计提供了扎实的理论基础。 SWMiner算法通过结合Trie结构和trie merging机制，为数据流滑动窗口中的频繁树模式挖掘提供了一种创新且高效的解决方案。其在实际应用中展示了出色的性能，对于实时处理和理解数据流中的模式具有显著价值。