基于改进决策树的网络敏感数据流动态挖掘算法设计

摘要

随着挖掘支持度的增加,符合要求的临界闭合频繁项集和闭合频繁项集数目会大量增多,导致当前网络数据流动态挖掘算法执行时间过长,为解决该问题,设计了一种基于改进决策树的网络敏感数据流动态挖掘算法.该算法将网络中所有数据作为挖掘对象,制定敏感数据流挖掘规则,根据滑动窗口设定敏感数据流的挖掘结构,并通过增加挖掘次数的方式控制临界闭合频繁项集和闭合频繁项集数量,利用改进决策树设计敏感数据流动态挖掘过程,完成算法设计.实验结果表明,与当前的数据流挖掘算法相比,所设计的数据流动态挖掘算法平均执行时间在20 s左右,执行时间更短.