En dataström är en massiv obunden sekvens av dataelement som kontinuerligt genereras i snabb takt. Den kontinuerliga egenskapen hos strömmande data kräver användning av algoritmer som kräver endast en scanning över strömmen för kunskapsupptäckt. Datautvinning över dataströmmar bör stödja en flexibel avvägning mellan bearbetningstid och gruvnoggrannhet. I många tillämpningsområden, gruv frekventa artiklar har föreslagits för att hitta viktiga frekventa artiklar genom att överväga vikten av artiklar. I detta dokument presenterar vi en effektiv algoritm WSFI (Weighted Support Frequent Itemssets)-Mine med normaliserad vikt över dataströmmar. Dessutom föreslår vi en ny trädstruktur, kallad Weighted Support FP-Tree (WSFP-Tree), som lagrar komprimerad viktig information om frekventa objekt. Empiriska resultat visar att vår algoritm överträffar komparativa algoritmer under den streamade modellen.
Yo unghee Kim REF 16] initierade en effektiv algoritm med normaliserad vikt över dataström som kallas WSFI mine (Weighted Support Frequent Item sets mining).
Mining Frequent Itemsets with Normalized Weight in Continuous Data Streams
{'venue': 'JIPS', 'journal': 'JIPS', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}