一种对事务数据流进行闭合加权频繁模式挖掘的方法

摘要

本发明涉及一种大规模数据流上的闭合加权频繁模式挖掘方法DS_CWFP。DS_CWFP方法以滑动窗口中的基本窗口为计算单位，先挖掘当前基本窗口中的局部潜在闭合加权频繁项集，在删除了过期窗口对滑动窗口的影响后，将局部闭合加权频繁项集及其子集按一定的规则动态更新到滑动窗口的全局DSCWFP结构中。复合的DSCWFP结构用来记录数据流加权频繁模式的动态变化并同时保存业已发现的闭合加权频繁模式结果，降低了维护多个模式树的空间开销以及由于数据流数据不断变化带来的维护复杂度。同时在挖掘过程中，采用了项合并、子项集剪枝等策略。DS_CWFP算法仅需对流数据进行单遍扫描，并能够在有限的存储空间中高速挖掘数据流滑动窗口中的闭合加权频繁模式，具有较高的时空效率。