《一种面向分布式数据流的闭频繁模式挖掘方法》这篇论文关注的是在智能交通系统中针对分布式数据流的频繁模式挖掘问题。智能交通系统中的传感器网络数据流具有特定的特点，例如实时性、高并发性和动态性，这使得传统的数据挖掘方法难以适应。为此，论文提出了一种基于分布式窗口树的分布式数据流闭频繁模式挖掘方法。
该方法的核心在于构建分布式窗口树。在分布式节点中，每个节点维护一个紧凑的前缀树，用于捕获数据流的内容。随着数据流的不断流动，这些树会定期进行更新和剪枝，以删除过时和不频繁的项，保持数据的最新性和有效性。通过并行地挖掘这些树，可以快速响应用户的查询请求，返回任意时间窗口内的闭频繁模式。
闭频繁模式是指在数据集中不存在其任何子集的频繁模式，它在数据挖掘中有着重要的应用，例如模式发现、关联规则学习等。在分布式环境下，这种方法的优势在于能够在保证挖掘准确性的同时，显著缩短查询响应时间。此外，由于其分布式特性，该方法还具有良好的可扩展性，能够应对大规模数据流的处理需求。
论文采用了MapReduce编程模型来实现分布式计算，这是大数据处理领域广泛采用的一种框架。MapReduce将复杂的数据处理任务分解为“映射”（map）和“化简”（reduce）两个阶段，便于在多台机器上并行执行，从而提高了处理效率。
实验结果证实，该方法在保持挖掘精度的前提下，能够有效地减少查询响应时间。这意味着在处理智能交通系统中的海量数据时，能够更快地获取到有价值的信息，对于实时监控、决策支持以及异常检测等方面具有显著优势。
总结来说，这篇论文提出的面向分布式数据流的闭频繁模式挖掘方法，通过分布式窗口树的构建和管理，解决了智能交通系统中数据流挖掘的挑战，实现了高效、准确的模式发现。这种方法不仅提高了数据处理的速度，还具备良好的可扩展性，为处理大规模实时数据提供了新的思路和工具。
