一种基于有序复合树结构的数据流最大频繁项集挖掘方法

摘要

一种基于有序复合树结构的数据流最大频繁项集挖掘方法。适用于金融数据时序挖掘、商业数据流关联分析等众多领域。本发明针对现有最大频繁项集挖掘方法存在的不足诸如执行效率过低、消耗内存多大等。采用滑动窗口处理数据流，分割滑动窗口为若干个基本单位，更新获取数据流片段信息，单遍扫描片段信息得到频繁项集并存储于频繁项集列表内。方法构建的有序FP-tree，随项集的插入，动态调整树型结构，合并同一分支中支持度相等的邻接结点，压缩生成有序复合FP-tree。该方法能够高效、快速得对数据流进行最大频繁项集挖掘，具有良好的应用价值。