基于模糊频繁模式的数据流关联规则挖掘方法

为了获得流格式数据集的规则挖掘以及降低挖掘过程中的计算开销,提出一种基于动态模糊频繁模式的数据挖掘方法 .首先,确定一种滑动窗口区分新旧事务,以处理连续产生的数据流;然后构建动态模糊频繁模式树(DFFMT),随着滑动窗口的变化,给每个删除的旧窗格添加相应算法,且插入新窗格;最后,当DFFMT构建完成之后,根据当前窗口推理模糊关联规则.两个公开数据集的实验验证了提出方法的有效性.与其他同类方法相比,提出的方法只需要检索数据库一次,可以处理大量的流格式数据集.同时,运行复杂度和存储复杂度表现也较优.