挖掘数值型数据流中的最大频繁模式

摘要：

本文提出了一种挖掘数值型数据流中最大频繁模式的有效方法，采用基于距离的方法将数据离散化,并重新定义了最大频繁模式的概念,并在此基础上设计了一种新的算法，该算法用聚类的方法产生频繁项,通过增量更新及时快速地输出最大频繁模式，实验结果证明了该算法的有效性。

关键词： 数值型数据 数据流 数据挖掘 最大频繁模式 挖掘算法

作者: 高晶 李建中 张兆功

作者单位: 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨,150001;黑龙江大学计算机科学技术学院,哈尔滨,150080

会议类型: 国内会议

会议名称: 第二十一届中国数据库学术会议

会议地点: 厦门

会议语种:中文

页码: 539-545

在线出版日期: 2004-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）