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计算机工程 ›› 2010, Vol. 36 ›› Issue (22): 43-45. doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.22.015

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基于流立方体的数据流频繁模式挖掘算法

袁正午,程宇翔,梁均军,李 林   

  1. (重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆 400065)
  • 出版日期:2010-11-20 发布日期:2010-11-18
  • 作者简介:袁正午(1968-),男,教授,主研方向:空间定位技术,空间信息集成;程宇翔、梁均军、李 林,硕士研究生
  • 基金资助:
    国家“863”计划基金资助项目“国家项目综合EM方法与混合模型的空间统计挖掘技术研究”(2007AA12Z226)

Mining Algorithm for Frequent Pattern in Data Stream Based on Stream-cube

YUAN Zheng-wu, CHENG Yu-xiang, LIANG Jun-jun, LI Lin   

  1. (College of Computer Science and Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunications, Chongqing 400065, China)
  • Online:2010-11-20 Published:2010-11-18

摘要: 针对关系型数据流,提出一种基于流立方体框架的频繁模式挖掘算法。通过数据流的不断到达动态地创建流立方体来保存近期数据流信息,当用户提出查询请求时在以创建的流立方体基础上进行频繁模式的挖掘计算,返回相应的查询结果,可以快速地挖掘数据流各维之间存在的所有频繁模式。通过分析和实验表明该算法有较好的性能。

关键词: 频繁模式, 流数据, 流立方体, 关系型数据流

Abstract: This paper proposes a new method based on the stream-cube architecture, which is used to deal with relational data stream model. In this algorithm, a dynamical process creates stream-cube to save recent data stream, which continuously arrives with time sequence. Based on the architecture with an analyst’s query, this algorithm can find all of frequent patterns in data stream fast among all dimensions. At last, the analysis and experiments show that this method has good performance.

Key words: frequent pattern, data stream, stream-cube, relational data stream

中图分类号: