一种轮转的数据流频繁项挖掘算法

摘要

挖掘数据流的频繁项已受到广泛关注,研究者们提出了一些高效的数据流上挖掘频繁项的算法,尽管这些算法能够比较好地找到频繁项,但对频繁项支持度的估计往往存在较大误差。而新的算法REC除了能够保证频率超过一定阈值的数据项都能被找到,并且能够尽可能准确地返回其频率。分析和实验表明,相比当前最好的两种算法,REC算法空间在同样空间代价下,对数据项频率的估计更为准确,尤其在数据分布比较平缓时表现得尤为明显。