分布式数据流下智能交通系统的闭频模式挖掘优化方法

本文主要探讨了在智能交通系统（Intelligent Transportation System, ITS）背景下，如何有效地处理分布式数据流中的闭频繁模式挖掘问题。智能交通系统依赖于大规模的传感器网络，产生的数据流具有实时性和高维度特性，这使得传统的集中式数据挖掘方法难以满足实时分析的需求。为此，研究者提出了一个基于分布式窗口树的分布式数据流闭频繁模式挖掘方法。 分布式窗口树是一种创新的数据结构，它在每个分布式节点上构建局部视图，通过MapReduce技术实现数据并行处理。在这一框架下，方法首先定义了分布式窗口，即在时间序列数据中设定一个时间段，然后在每个节点上维护一个动态的窗口树，记录在该时间段内发生的频繁模式。当数据流不断流入时，节点会根据预设的频繁模式支持度阈值，进行模式的更新和剪枝操作，确保只有真正频繁出现的模式被保留下来。 这种方法的优势在于其高效性和可扩展性。通过分布式计算，可以在多个节点上并行挖掘，显著减少了单点查询的时间，从而提高了查询响应速度。同时，当系统规模扩大或数据量增加时，由于采用了分布式架构，新的节点可以轻松加入，无需对现有系统造成过多压力，显示出了良好的可扩展性。 实验结果证明，即使在保持挖掘准确性的同时，该方法也能有效缩短查询响应时间，这对于实时智能交通分析至关重要。此外，研究还得到了国家自然科学基金、上海市教委科研创新重点资助以及上海市一流学科建设项目的资金支持，显示出这一研究在理论与实际应用领域的价值。 本文为智能交通系统中处理大规模分布式数据流的闭频繁模式挖掘提供了一种实用且高效的解决方案，为实时数据分析和决策提供了有力工具。随着物联网技术的发展，这种分布式数据流挖掘方法将在未来有广阔的应用前景。