改进WSW-Imp算法：加权滑动窗口模式下的数据流频繁项集挖掘

“对数据流频繁项集挖掘算法WSW-Imp的改进.pdf” 本文主要探讨的是在数据流挖掘领域的算法优化问题，特别是在加权滑动窗口模式下的频繁项集挖掘。数据流挖掘是随着信息技术快速发展而变得日益重要的研究领域，由于数据流的特性——高速、瞬时和无边界，使得传统的数据挖掘技术难以应对。因此，针对数据流的特殊性，研究人员提出了各种窗口模式来处理动态数据流，包括时间衰退窗口、界标窗口和滑动窗口。 Pauray S.M.Tsai在2009年引入了一种新的窗口模式——加权滑动窗口，它允许用户根据需求分配不同窗口的权重，以强调某些时段数据的重要性。基于这一模式，Tsai开发了两种数据流频繁项集挖掘算法：WSW（Weighted Sliding Window）和WSW-Imp。WSW-Imp是对WSW的优化，旨在提高效率。 作者在深入理解加权滑动窗口模式和WSW-Imp算法的基础上，对其进行了进一步的改进，提出了WSW-Imp2算法。WSW-Imp2的主要目标是减少确定候选频繁项集所需的时间，从而提升整体挖掘效率。通过对算法的理论分析和实验验证，WSW-Imp2被证明在性能上优于WSW-Imp，更有效地适应了数据流挖掘的需求。 数据流频繁项集挖掘的核心挑战在于如何在有限的计算资源下，快速且准确地发现数据流中的频繁模式。WSW-Imp2算法通过优化数据结构和更新策略，降低了计算复杂性，提升了实时性，这对于实时分析和决策支持等应用场景至关重要。 在实际应用中，如网络流量分析、在线事务分析和网络欺诈检测等领域，快速响应和高精度的频繁模式挖掘能力是必不可少的。WSW-Imp2的改进不仅有助于提升这些应用的性能，也为未来数据流挖掘算法的设计提供了新的思路和参考。 本文通过深入研究和改进现有的数据流挖掘算法，为数据流分析领域提供了一个更为高效的选择，为应对高速、易逝的数据流提供了更强的工具。同时，这种优化方法对于理解和改进其他基于窗口的数据流挖掘算法也具有启示作用。