【摘 要】
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同现模式挖掘是交通防控以及舆情事件挖掘的常用技术,而当前的技术不能直接应用于此类应用场景的多数据流同现模式挖掘,因此提出一种面向多数据流的同现模式快速挖掘方法FMCO
【机 构】
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山东省科学院 情报研究所,南开大学 数学科学学院
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同现模式挖掘是交通防控以及舆情事件挖掘的常用技术,而当前的技术不能直接应用于此类应用场景的多数据流同现模式挖掘,因此提出一种面向多数据流的同现模式快速挖掘方法FMCOPS(fast mining co-occurrence patterns).该方法利用基于内存的COP-tree对多数据流中的候选同现模式进行压缩存储和索引;采用最大共同模式搜索算法对候选同现模式集进行剪枝,并获取相关候选同现模式的最大共同模式集;为了提高同现模式挖掘的速度,采用启发式分析方法对最大共同模式集进行单遍分析,以快速发现同现模式.实验结果证明FMCOPS具有很好的准确性、可伸缩性和可用性.
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