【摘 要】
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数据流中的数据分布随着时间动态变化.为了解决传统基于事务的挖掘算法较难建立时间特征和关系特征的相关性,事务和时间作为不同维度的基本单元耗费较高数据存储量的问题,基
【机 构】
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江苏大学附属医院信息科,江苏大学计算机科学与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61502206,61502208）, 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目（KYLX15_1078）, 江苏大学附属医院新技术新项目（xjs2016035）
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数据流中的数据分布随着时间动态变化.为了解决传统基于事务的挖掘算法较难建立时间特征和关系特征的相关性,事务和时间作为不同维度的基本单元耗费较高数据存储量的问题,基于事务的FP-Tree挖掘算法,提出了时间间断度的概念.引入了FP-Tree结点权重的概念,将时间数据进行动态转换,设计了基于加权FP-Tree的挖掘算法,对时间数据流关联规则挖掘.在实际数据集上完成了挖掘试验.结果表明,该算法相对传统FP-Growth算法能在计算效率降低约20%的情况下,提高10%以上的平均查全率和5%以上的平均查准率.
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