【摘 要】
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数据流上的频繁项集挖掘是数据挖掘的一个重要话题,并在现实生活中应用广泛。可是这个问题存在两个限制：（1）项在数据流中的权重没有被考虑;（2）项在每条事务中的数量没有被考虑。因
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院,哈尔滨工业大学网络与信息中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（61190115）
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数据流上的频繁项集挖掘是数据挖掘的一个重要话题,并在现实生活中应用广泛。可是这个问题存在两个限制：（1）项在数据流中的权重没有被考虑;（2）项在每条事务中的数量没有被考虑。因此,研究人员提出了＂数据流上的高效用项集挖掘＂的研究问题。在这一问题中,项的权重及项在事务中的数量被考虑,数据流上的高效用项集挖掘是指在数据流中挖掘所有效用值不小于用户指定最小效用阈值的项集。对用户而言,由于不了解数据流中数据的统计特性,很难设置一个合适的最小效用阈值,如果最小效用阈值设置过高,则挖掘算法返回高效用项集的数量过少,使得
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