文件名称：基于散列和计数方法的网络流频繁项挖掘算法 (2013年)
文件大小：395KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-07-02 09:59:01
自然科学 论文
在分析基于计数的流频繁项挖掘算法的优缺点后,针对网络流的实际特性,提出了基于散列方法和计数方法的网络流频繁项挖掘(CBF-TSFIM)算法。算法首先采用改进的计数型布鲁姆过滤器(CBF)在不用保存网络流信息的情况下过滤掉部分非频繁项流,使得需要进一步处理的流数目大为减少;然后采用基于时间和流长约束的频繁项挖掘(TSFIM)算法实现流频繁项提取。实际流量数据测试表明:CBF-TSFIM算法具有非常高的空间利用率,其在流频繁项提取、流长统计效果上明显优于空间节约计数(SS)等算法。