预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/2
2/2

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘研究的综述报告 数据流是指在时间上连续地产生的数据序列,这些数据大多是非结构化和半结构化的,具有较高的时效性和可变性。在大数据时代,获取数据流的能力和对其进行快速、准确处理的能力成为了研究的热点之一。数据流关联规则挖掘是指从数据流中发掘出有意义的、频繁出现的关联规则的过程,可以为决策制定和营销预测等领域提供支持。 近年来,基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘逐渐成为研究的主要方向之一,具有减少内存消耗和增强模型实时性的优势。滑动窗口是将数据流划分为多个时间段,在每个时间段内进行挖掘,以保证关联规则的实时性和准确性。 在滑动窗口中的关联规则挖掘中,主要有两类方法:一是Apriori算法的扩展,二是基于模式树的方法。在Apriori算法的扩展中,对候选频繁项集的计数和存储进行优化,通过设置支持度阈值从而过滤掉频繁项集的低置信度。在基于模式树的方法中,通过构建模式树,提高算法的效率和准确性,其基本思想是将频繁项集表现为一棵模式树,在每次滑动窗口的过程中,动态维护模式树。 此外,基于增量式的关联规则挖掘也成为了数据流关联规则挖掘的主要研究方向之一。在增量式方法中,算法通过动态递增的方式更新模式、计数、支持度和置信度等数据,以适应数据在时间上的变化,提高关联规则的实时性和可靠性。 需要指出的是,数据流关联规则挖掘中存在的一些挑战和问题,包括数据的高维度和非稀疏性、不均衡类分布、数据流中的离群点等。因此,未来的研究方向中,应加强对这些问题的研究和解决,进一步提高滑动窗口数据流关联规则挖掘的准确性、实时性和可靠性。 综上所述,基于滑动窗口的数据流关联规则挖掘是当前数据挖掘领域的研究热点之一,具有广泛的应用前景。未来的研究将聚焦于如何更好地利用滑动窗口和增量式方法,解决数据流中存在的挑战和问题,提高数据流关联规则挖掘的效率和实用性。