數(shù)據(jù)流頻繁模式和分類挖掘算法研究.pdf

1、近年來，數(shù)據(jù)流廣泛出現(xiàn)在多種應(yīng)用領(lǐng)域中，如傳感器網(wǎng)絡(luò)、股票分析、網(wǎng)絡(luò)故障監(jiān)測等，與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)不同，數(shù)據(jù)流具有大量、快速連續(xù)到達(dá)、要求快速響應(yīng)、一次掃描等特點，因此傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)不能直接應(yīng)用到數(shù)據(jù)流上。利用有限系統(tǒng)資源對數(shù)據(jù)流進(jìn)行快速處理以獲取有用信息，為數(shù)據(jù)挖掘及其應(yīng)用研究帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。本文主要對滑動窗口模型下的數(shù)據(jù)流中頻繁模式和分類挖掘算法進(jìn)行了研究。 首先，對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論和經(jīng)典算法進(jìn)行了深入分析，尤其是頻

2、繁模式挖掘算法Apriori、FP-Growth算法和決策樹分類ID3算法，并取其之長運(yùn)用到數(shù)據(jù)流相關(guān)任務(wù)的挖掘上，并一一編程實現(xiàn)，深化對算法的認(rèn)識。 然后，對數(shù)據(jù)流的特點及其三種模型進(jìn)行系統(tǒng)研究，其中滑動窗口模型最符合真實應(yīng)用，并在靜態(tài)挖掘算法的基礎(chǔ)上加以吸收創(chuàng)新，設(shè)計并實現(xiàn)滑動窗口模型下適合數(shù)據(jù)流的單遍掃描算法一頻繁模式挖掘算法SOA、SFP和分類算法SDT、SFPC。 最后，本文設(shè)計并實現(xiàn)B/S結(jié)構(gòu)的挖掘平臺，在這