[发明专利]一种流数据上的高效用模式挖掘方法

权利要求书

1.一种流数据上的高效用模式挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：初始化一个空的全局头表、一个空的全局树和一个空尾节点表；

步骤2：判断流数据中是否还有数据；

若是，则执行步骤3；

若否，则本流程结束；

步骤3：读入一批流数据；

步骤4：判断全局头表和全局树是否包含一个窗口大小的数据；

若是，则执行步骤5；

若否，则构建全局头表和全局树，并回转执行步骤2；

步骤5：更新全局头表和全局树；

步骤6：根据全局头表和全局树挖掘出高效用模式，并回转执行步骤2。

2.根据权利要求1所述的流数据上的高效用模式挖掘方法，其特征在于，步骤4中所述构建全局头表和全局树，具体实现包括以下子步骤：

步骤4.1：计算步骤3中读入的新一批流数据中每一个数据项x的事务权重效用值twu(x)；

u(x,t)＝p(x)×q(x,t) (1)

tu(t)＝∑_x∈tu(x,t) (2)

式中，具有效用值的数据集D＝{t₁,t₂,t₃,…t_n}表示一个包含n个事务组成的事务数据集，其中t_k表示数据集D中的第k个事务项集，k的取值范围为1～n，并且数据集D包含m个不同数据项，即I＝{i₁,i₂,i₃,…,i_m}；每个事务项集不仅由不同的项组成还包含有项的个数，包含v个项的事务项集t_k表示为{(x₁:c₁),(x₂:c₂),(x₃:c₃),…,(x_v:c_v)}，其中x_j∈I表示项的名称，j的取值范围为1～v，c_j表示项x_j在事务项集t_k中的数量可称为项x_j的内部效用值，记为q(x_j,t_k)；项集I中的每一项i_r都有一个外部效用值，r的取值范围为1～m，记为p(i_r)；式(1)中u(x,t)表示项x在事务t中的效用值，t表示的是某一批数据，p(x)表示项x的外部效用值，q(x,t)表示项x的内部效用值，由式(1)得式(2)中一个事务t的效用值tu(t)，结合式(1)和式(2)得式(3)所示的数据项x的事务权重效用值twu(x)；

步骤4.2：根据新一批流数据中的数据项按字典表的顺序向全局头表中添加不存在的项，并将各个数据项对应的事务权重效用值twu填入对应位置；

步骤4.3：为新一批流数据新建一棵TN-Tree，其中新建的TN-Tree和全局树结构相同，但是其尾节点还记录了基效用值，基效用值表示每个子事务项集中基项集的效用值；

步骤4.4：将TN-Tree合并到全局树上；

步骤4.5：将该批数据尾节点保存到尾节点表对应位置，然后回转执行转步骤2。