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数据流频繁闭项集挖掘算法研究
数据流频繁闭项集挖掘算法研究
随着数据的爆发式增长和大数据技术的不断发展，数据流挖掘成为了近些年来一个热门的研究领域。数据流挖掘涉及的问题包括数据的实时处理、数据的增量学习以及对大规模数据的处理等。其中，频繁模式挖掘是数据流挖掘中的一个重要问题。
频繁模式挖掘是一种数据挖掘技术，它以发现数据中经常出现的模式为目标，以支持决策、预测等任务为应用背景。频繁模式挖掘的应用涵盖了许多领域，如市场分析、生物信息学、公共安全、智能电网等。其中，频繁闭项集是频繁模式挖掘中的一种最重要的模式类型之一。
随着大数据时代的到来，数据流频繁闭项集挖掘问题成为了一个热门的研究领域。数据流频繁闭项集挖掘和传统的频繁闭项集挖掘不同之处在于数据是以流式的方式产生，而传统的频繁闭项集是在离线数据集上进行挖掘的。由于数据流的特点，使得数据流频繁闭项集挖掘相对于传统的频繁闭项集挖掘更加具有挑战性。
数据流频繁闭项集挖掘算法是指用于在数据流上发现频繁闭项集的算法。目前，已经有许多数据流频繁闭项集挖掘方法被提出。这些算法主要分为两类：基于Apriori算法的算法和基于FP-growth算法的算法。
基于Apriori算法的数据流频繁闭项集挖掘算法包括MFStream、FAST、CFM、EFIM、InctEClat等。MFStream算法是一种基于多粒度和频繁模式传播的算法，它利用多粒度模式树来减少候选频繁闭项集的数量，同时也利用了高频繁闭项集的可传播性来加速计算。FAST算法是一种基于降维和频繁项合并的算法，它利用了非负矩阵分解和哈希技术来减少存储和计算的代价。CFM算法是一种基于统计信息和自适应间隔的算法，它使用布隆过滤器和Sticky模式技术来减少候选频繁闭项集的数量，并在算法的不同阶段使用不同的自适应间隔进行频繁闭项集的计算。EFIM算法是一种基于模式树和长链技术的算法，它利用高单频繁闭项集的可延伸性来进行计算，同时使用路径记录技术来尽可能地利用已获得的信息。InctEClat算法是一种基于增量式逐层计算和投影技术的算法，它将数据流分为不同的子流，利用不同的最小支持度来进行频繁闭项集的计算。
基于FP-growth算法的数据流频繁闭项集挖掘算法包括StreStream、DNStream、iStream等。StreStream算法是基于FP-growth算法的改进版本，它使用了预处理技术和精简决策树方法来提高算法的效率，同时使用了滑动窗口技术来处理数据流。DNStream算法是一种基于密度聚类和生命周期管理的算法，它使用了相对密度的概念来进行频繁闭项集的计算，并使用了适应性生命周期管理来减少存储和计算的代价。iStream算法是一种基于增量式逐层计算和聚类技术的算法，它将数据流分为不同的子流，并使用不同的最小支持度和距离阈值来进行频繁闭项集的计算。
总体来看，基于Apriori算法的数据流频繁闭项集挖掘算法更注重候选频繁闭项集的产生和剪枝，快速地减少了候选频繁闭项集的数量；而基于FP-growth算法的数据流频繁闭项集挖掘算法更注重对频繁闭项集的管理和维护，减少了存储和计算的代价。
在数据流频繁闭项集挖掘算法研究中，还有许多问题值得进一步探讨。例如，如何更好地处理数据流中的不确定性和噪声，如何发现频繁闭项集的含义和规律等。因此，数据流频繁闭项集挖掘算法的研究仍有很大的发展空间，有望为数据分析和决策提供更加有效的技术支持。
参考文献：
[1]王新宁,周国庆.数据流频繁模式挖掘研究进展[J/OL].计算机学报,2016(10):1-28.
[2]张洪伟,刘洋,李伟.基于FP-tree的数据流频繁模式挖掘算法[J].计算机工程与应用,2013,49(4):74-78.
[3]刘杰,王萍,张群.基于Apriori算法的数据流频繁模式挖掘[J].计算机工程与设计,2012,33(7):2374-2378.
[4]肖宇,林刚.数据流频繁模式挖掘算法综述[J].计算机科学,2016,43(6):8-13.