【摘 要】
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提出一种基于多分类-关联规则的数据流分类算法——SCMAR,通过改进CMAR算法中FP-tree的建立过程,使FP-tree的时间和空间效率得到提高。利用Hoeffding边界使算法能挖掘并维护
【机 构】
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聊城大学计算机学院,聊城市信息化办公室,聊城市东昌府区科技局
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60874075）
论文部分内容阅读
提出一种基于多分类-关联规则的数据流分类算法——SCMAR,通过改进CMAR算法中FP-tree的建立过程,使FP-tree的时间和空间效率得到提高。利用Hoeffding边界使算法能挖掘并维护数据流中所有的频繁规则,用CR-tree存放挖掘出的规则,为每条规则存放统计信息,使分类时能够对各个规则进行评价,选择适当的规则进行分类。理论分析和实验表明,该算法是有效可行的。
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