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一种基于Topology模型的数据流频繁闭项集的挖掘方法

摘要

本发明公开了一种基于Topology模型的数据流频繁闭项集的挖掘方法,该方法通过单遍扫描输入数据流并基于基础窗口的概念进行划分,对若干基础窗口组成一个滑动窗口处理单元,数据流更新和删除以基础窗口为单位;对当前滑动窗口利用Topology分布式并行模型处理基础窗口,每个基础窗口利用CET树结构挖掘临界结果并合并插入GCFI‑tree树中,挖掘出整个滑动窗口的全局频繁闭项集合并存储至Result‑List表。转而进入下一次滑动窗口的迭代过程。实验证明,本文的方法能够保证挖掘结果准确性的同时,大大提高挖掘速度和存储空间,效果显著,具有较强的实用价值。

著录项

  • 公开/公告号CN105868293A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-08-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京邮电大学;

    申请/专利号CN201610172070.4

  • 发明设计人 王诚;许晓;

    申请日2016-03-24

  • 分类号

  • 代理机构南京经纬专利商标代理有限公司;

  • 代理人许方

  • 地址 210023 江苏省南京市栖霞区文苑路9号

  • 入库时间 2023-06-19 00:19:23

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-12-06

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06F17/30 申请公布日:20160817 申请日:20160324

    发明专利申请公布后的驳回

  • 2016-09-14

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/30 申请日:20160324

    实质审查的生效

  • 2016-08-17

    公开

    公开

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