Frekvent mönsterbrytning från dataströmmar är ett aktivt forskningsämne inom datautvinning. Befintliga forskningsinsatser bygger ofta på en tvåfas ram för att upptäcka frekventa mönster: (1) använda interna datastrukturer för att lagra meta-mönster som erhållits genom att skanna strömdata; och (2) mining meta-mönster för att slutföra och utdata frekventa mönster. Bristfälligheten i en sådan tvåfasram ligger i det faktum att de två stegen skapar hinder för att dynamiskt och omedelbart hitta frekventa mönster med onlinefunktioner. Det förväntas att en enfas algoritm kan uppfylla frekventa mönster gruvdrift från dataströmmar på ett sådant sätt att användarna kan se mönster på ett omedelbart och dynamiskt sätt, så snart mönster har blivit frekvent. I detta dokument föreslår vi INSTANT, en enfas algoritm för att upptäcka frekventa objekt från dataströmmar. Den teoretiska grunden för INSTANT är baserad på en ramteori på en uppsättning artiklar, som också presenteras i tidningen. Den nya designen av INSTANT säkerställer att den använder kompakta datastrukturer för att bryta frekventa mönster från dataströmmar i en enda fas. Våra experimentella resultat visar den föreslagna algoritmens tids- och rymdeffektivitet.
INSTANT algoritm REF är en enfas algoritm för gruvdrift maximal frekventa objekt från dataströmmar.
Mining maximal frequent itemsets from data streams
{'venue': 'J. Inf. Sci.', 'journal': 'J. Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}