【摘 要】
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数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模
【机 构】
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北京交通大学计算机与信息工程学院,北方民族大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(71061001);北京市自然科学基金(4142042);国家民委科研项目(14BFZ008)资助
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数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,提出了一种基于时间衰减模型和闭合算子的数据流闭合模式挖掘方式TDMCS（Time-Decay-Model-based Closed frequent pattern mining on data Stream）.该算法采用时间衰减模型来区分滑动窗口内的历史和新近事务权重,使用闭合算子提
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