基于权重条件的数据流最大频繁模式挖掘

"Mining maximal frequent patterns by weight conditions over data streams - 韩国研究团队发表的2013年流数据挖掘SCI论文" 这篇论文聚焦于在流数据环境中挖掘最大频繁模式的问题，考虑到权重条件。流数据挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支，特别是在当前大数据实时积累和更新的背景下，对即时处理的需求日益增长。传统的数据库处理方法并不完全适应这种流数据环境，因为它们通常需要多次扫描数据库。 论文中提到的主要挑战之一是频繁模式挖掘会产生大量的频繁模式，这会带来显著的计算开销。为了解决这个问题，作者提出了一种新的方法，该方法结合了权重条件来挖掘最大频繁模式。权重条件的概念引入是为了在海量模式中筛选出更具有意义和价值的模式，减少无效计算，提高效率。 最大频繁模式（Maximal Frequent Pattern, MFP）是指无法被其他模式扩展的频繁模式，它们在数据集中具有最高的局部支持度。在流数据中，由于数据的连续性和动态性，挖掘MFP更具挑战性。论文可能探讨了如何定义和应用这些权重条件，以及如何设计有效的算法来实时检测和更新这些模式。 关键词包括：数据流、数据挖掘、最大频繁模式挖掘、权重条件和知识发现。这些关键词揭示了论文的研究核心，即在流数据环境下，通过考虑权重因素来优化频繁模式挖掘过程，以实现更高效的知识发现。 论文经历了2013年3月的初稿提交，9月的修订版接收，最终在10月被接受并在同月在线发布。这表明该研究是当年数据挖掘领域的最新进展，对于理解如何在流数据中有效地挖掘有价值的信息具有重要意义。 这篇论文为解决流数据挖掘中的效率问题提供了一个新的视角，即利用权重条件来控制和优化最大频繁模式的挖掘，这对于实时分析、预测和决策支持等应用场景具有极大的实用价值。