【摘 要】
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从海量数据中发现频繁模式一直是数据挖掘研究的热点，在零售市场数据分析、网络监控、网络使用挖掘和股票市场的预测等领域中也有着广泛的应用。尽管在过去的十年里，很多学者提
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61302158,61571238)
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从海量数据中发现频繁模式一直是数据挖掘研究的热点，在零售市场数据分析、网络监控、网络使用挖掘和股票市场的预测等领域中也有着广泛的应用。尽管在过去的十年里，很多学者提出了许多基于静态数据集的频繁模式挖掘算法，而由于流数据持续、无限、有序而高速产生的特性，在流数据中隐藏的数据知识很可能随着时间的推移而产生变化，因而基于流数据的频繁模式挖掘应不同于以往基于静态数据集的频繁模式挖掘算法。为了更好地分析在线流数据，基于不同的时间粒度从流数据中抽取频繁模式并且监控频繁模式的变化，基于高效的FP-tree结构，借助倾斜
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