Abstract This paper considers the problem of mining closed peakly itemset over a data stream sliding window using limited memory space. Vi utformar en synopsis datastruktur för att övervaka transaktioner i skjutfönstret så att vi kan mata ut de aktuella stängda frekventa objekten när som helst. På grund av tids- och minnesbegränsningar kan synopsisdatastrukturen inte övervaka alla möjliga objekt. Övervakning endast frekventa objekt kommer dock att göra det omöjligt att upptäcka nya objekt när de blir frekventa. I det här dokumentet introducerar vi en kompakt datastruktur, det slutna uppräkningsträdet (CET), för att behålla en dynamiskt utvald uppsättning artiklar över ett skjutfönster. De markerade objekten innehåller en gräns mellan slutna ofta förekommande objekt och resten av objekten. Konceptdrifter i en dataström reflekteras av gränsrörelser i CET. Med andra ord måste en statusändring av alla objekt (t.ex. från vanliga till vanliga) ske genom gränsen. Eftersom gränsen är relativt stabil sänks gruvkostnaderna för ofta stängda artiklar över ett skjutfönster dramatiskt till kostnaden för gruvtransaktioner som eventuellt kan orsaka gränsrörelser i CET. Våra experiment visar att vår algoritm presterar mycket bättre än representativa algoritmer för sate-of-the-art metoder.
Chi och al. REF tar itu med problemet med gruvdrift stängda frekventa artiklar över ett dataflöde skjutfönster med hjälp av begränsat minnesutrymme.
Catch the moment: maintaining closed frequent itemsets over a data stream sliding window
{'venue': 'Knowledge and Information Systems', 'journal': 'Knowledge and Information Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}