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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국정보처리학회 JIPS(Journal of Information Processing Systems) JIPS(Journal of Information Processing Systems) 제6권 제1호
- 발행연도
- 2010.1
- 수록면
- 79 - 90 (12page)
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A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. The continuous characteristic of streaming data necessitates the use of algorithms that require only one scan over the stream for knowledge discovery. Data mining over data streams should support the flexible trade-off between processing time and mining accuracy. In many application areas, mining frequent itemsets has been suggested to find important frequent itemsets by considering the weight of itemsets. In this paper, we present an efficient algorithm WSFI (Weighted Support Frequent Itemsets)-Mine with normalized weight over data streams. Moreover, we propose a novel tree structure, called the Weighted Support FP-Tree (WSFP-Tree), that stores compressed crucial information about frequent itemsets. Empirical results show that our algorithm outperforms comparative algorithms under the windowed streaming model.
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참고문헌 (17)
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C. Giannella / 2003 / Mining Frequent Patterns in Data Streams at Multiple Time Granularities / Next Generation Data Mining
C.F. Ahmed / 2009 / Efficient Mining of Weighted Frequent Patterns Over Data Streams / 2009 11th International Conference on High Performance Computing and Communica-tions : 400 ~
C.H. Cai / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of the International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
C.H. Lee / 2005 / Sliding window filtering: An efficient method for incremental min-ing on a time-variant database / Information Systems 30 : 227 ~ 244
C.J Chu / 2008 / An efficient algorithm for mining temporal high utility itemsets from data streams / The Journal of System and Software 81 : 1105 ~ 1117
C.F. Ahmed / 2009 / Efficient Mining of Weighted Frequent Patterns Over Data Streams / 2009 11th International Conference on High Performance Computing and Communica-tions : 400 ~
C.H. Cai / 1998 / Mining association rules with weighted items / Proceedings of the International Database Engineering and Applications Symposium : 68 ~ 77
C.H. Lee / 2005 / Sliding window filtering: An efficient method for incremental min-ing on a time-variant database / Information Systems 30 : 227 ~ 244
C.J Chu / 2008 / An efficient algorithm for mining temporal high utility itemsets from data streams / The Journal of System and Software 81 : 1105 ~ 1117
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