公开(公告)号：CN107451290A

公开(公告)日：2017-12-08

申请号：CN201710696637.2

申请日：2017-08-15

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 段贵多 ,  罗光春 ,  田玲 ,  韩宏

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开了一种并行化的数据流频繁项集挖掘方法，旨在解决现有技术数据挖掘吞吐量小的问题；本申请包括初始化，预挖掘，FP-Stream结构维护，频繁项集生成四部分,算法收集一小段时间内到达的事务，构成一个事务集，第一个事务集被特殊处理，它被用于初始化，以建立f_list和FP-Stream结构,每个事务集触发一轮微批处理。每轮微批处理先进行预挖掘，再进行FP-Stream结构维护，当计算请求到达时，算法利用FP-Growth算法在指定的时间窗口内挖掘FP-Stream结构得到频繁项集；本申请采用的算法增加了系统的整体吞吐量，极大程度提高了数据挖掘的处理速度；本申请适用于数据挖掘相关方面。

公开(公告)号：CN107451290B

公开(公告)日：2020-03-10

申请号：CN201710696637.2

申请日：2017-08-15

Applicant: 电子科技大学

Inventor： 段贵多 ,  罗光春 ,  田玲 ,  韩宏

IPC: G06F16/2455 ,  G06F16/2458

Abstract: 本发明公开了一种并行化的数据流频繁项集挖掘方法，旨在解决现有技术数据挖掘吞吐量小的问题；本申请包括初始化，预挖掘，FP‑Stream结构维护，频繁项集生成四部分,算法收集一小段时间内到达的事务，构成一个事务集，第一个事务集被特殊处理，它被用于初始化，以建立f_list和FP‑Stream结构,每个事务集触发一轮微批处理。每轮微批处理先进行预挖掘，再进行FP‑Stream结构维护，当计算请求到达时，算法利用FP‑Growth算法在指定的时间窗口内挖掘FP‑Stream结构得到频繁项集；本申请采用的算法增加了系统的整体吞吐量，极大程度提高了数据挖掘的处理速度；本申请适用于数据挖掘相关方面。