数据流挖掘

作品数：107被引量：461H指数：12
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基于滑动窗口的数据流高效用模糊项集挖掘被引量：1
《南京师大学报（自然科学版）》2023年第1期120-129,共10页单芝慧 韩萌 韩强 
国家自然科学基金项目(62062004、61862001);宁夏自然科学基金项目(2020AAC03216)。
高效用项集挖掘可以提供有趣的结果集,但并不能提供单个项的数量,因此,本文提出了高效用模糊项集.但是,现实世界的数据是不断出现的,需要实时处理新到来的数据.为解决当前高效用模糊项集不能处理数据流的问题,又提出了模糊效用列表(fuzz...
关键词：数据流挖掘 滑动窗口 高效用项集挖掘 模糊效用 效用列表 
基于滑动窗口模型的数据流闭合高效用项集挖掘被引量：15
《计算机研究与发展》2021年第11期2500-2514,共15页程浩东 韩萌 张妮 李小娟 王乐 
国家自然科学基金项目(62062004);宁夏自然科学基金项目(2020AAC03216);北方民族大学研究生创新项目(YCX20077)。
从数据流中挖掘高效用项集是一项具有挑战性的任务,因为传入的数据必须在时间和存储内存约束下进行实时处理.数据流挖掘通常会产生大量冗余的项集,为了减少这些无用的项集数量且保证无损压缩,需要挖掘闭合项集,它可以比全集高效用项集...
关键词：模式挖掘 数据流挖掘 闭合高效用项集 滑动窗口 效用列表 
数据流高效用模式挖掘综述被引量：5
《计算机应用研究》2020年第9期2571-2578,共8页王少峰 韩萌 贾涛 张春砚 孙蕊 
宁夏自然科学基金项目(2020AAC03216);国家自然科学基金资助项目(61563001);计算机应用技术自治区重点学科项目(PY1902);宁夏高等学校一流学科建设(电子科学与技术学科(NXYKXY2017A07);北方民族大学研究生创新项目(YCX18052)。
数据流高效用模式挖掘方法是以二进制的频繁模式挖掘方法为前提,引入项的内部效用和外部效用,在模式挖掘过程中可以考虑项的重要性,从而挖掘更有价值的模式。从关键窗口技术、常用方法、表示形式等角度对数据流高效用模式挖掘方法进行...
关键词：数据流挖掘 高效用模式 窗口模型 
数据流决策树分类方法综述被引量：16
《南京师大学报（自然科学版）》2019年第4期49-60,共12页贾涛 韩萌 王少峰 杜诗语 申明尧 
国家自然科学基金项目(61563001)
数据流的特征是海量的、高速流动的、实时处理的.由于一些数据分布随着时间而改变,因此将这些数据流称为概念漂移.首先按照分类模型对数据流决策树进行分类,分为单分类决策树和集成分类决策树.单分类模型分为快速决策树、变异决策树和...
关键词：数据流挖掘 分类 决策树 概念漂移 集成分类 
数据流频繁模式挖掘综述被引量：12
《计算机应用》2019年第3期719-727,共9页韩萌 丁剑 
国家自然科学基金资助项目(61563001);宁夏自然科学基金资助项目(NZ17115)~~
一些先进应用如欺诈检测和趋势学习等带来了数据流频繁模式挖掘的发展。不同于静态数据,数据流挖掘面临着时空约束和项集组合爆炸等问题。对已有数据流频繁模式挖掘算法进行综述并对经典和最新算法进行分析。按照模式集合的完整程度进...
关键词：数据流 数据流挖掘 频繁模式挖掘 序列模式挖掘 高效用模式挖掘 
概念漂移数据流挖掘算法综述被引量：13
《计算机科学》2016年第12期24-29,62,共7页丁剑 韩萌 李娟 
国家自然科学基金项目(61563001);北方民族大学科研基金项目(2014XYZ13)资助
数据流是一种新型的数据模型,具有动态、无限、高维、有序、高速和变化等特性。在真实的数据流环境中,一些数据分布是随着时间改变的,即具有概念漂移特征,称为可变数据流或概念漂移数据流。因此处理数据流模型的方法需要处理时空约束和...
关键词：数据流挖掘 分类 聚类 模式挖掘 概念漂移 
基于高斯函数的衰减因子设置方法研究被引量：4
《计算机研究与发展》2015年第12期2834-2843,共10页韩萌 王志海 原继东 
国家自然科学基金项目(61563001);国家民委科研基金项目(14BFZ008);北京市自然科学基金项目(4142042);北方民族大学科研基金项目(2013QZP02)
数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,其包含的知识会随着时间的改变而不同.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.因此,会采用时间衰减模型来挖掘数据流中的频繁模式.已有的衰减因子设计方式通常具有随机性,使得...
关键词：衰减因子 时间衰减模型 高斯函数 查全率 查准率 频繁模式挖掘 数据流挖掘 
一种基于时间衰减模型的数据流闭合模式挖掘方法被引量：16
《计算机学报》2015年第7期1473-1483,共11页韩萌 王志海 原继东 
国家自然科学基金(71061001);北京市自然科学基金(4142042);国家民委科研项目(14BFZ008)资助
数据流是随着时间顺序快速变化的和连续的,对其进行频繁模式挖掘时会出现概念漂移现象.在一些数据流应用中,通常认为最新的数据具有最大的价值.数据流挖掘会产生大量无用的模式,为了减少无用模式且保证无损压缩,需要挖掘闭合模式.因此,...
关键词：事务数据流 数据流挖掘 频繁模式挖掘 闭合模式挖掘 时间衰减模型 概念漂移 
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