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题名一种对比序列模式挖掘算法
被引量：1
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作者
谢婷萱
武优西
王月华
李艳
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机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北工业大学经济管理学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2024年第8期1808-1815,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61976240)资助.
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文摘
对比序列模式挖掘作为序列模式挖掘领域的一个重要分支,可以有效识别不同类别间差异显著的模式,并被广泛应用在序列分类、特征提取等场景中.但传统的对比序列模式挖掘仅考虑了模式在序列中是否出现,忽略了模式在序列中的重复性;并且需要用户预先设置间隙约束值,导致算法的灵活性较差.为了解决上述问题,本文提出一次性条件下自适应对比序列模式挖掘算法OSCP,该算法采用逆向填充策略计算模式支持度,不仅关注了模式在序列中的具体出现情况,还提高了算法的计算效率;同时采用模式连接策略以减少候选模式数量.此外,本文采用自适应间隙,无需用户预先设置间隙约束,可基于序列的实际特征计算模式的支持度.实验结果表明,OSCP算法的挖掘性能和分类效果均优于其他对比算法.
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关键词
序列模式挖掘
对比模式
候选模式生成
序列分类
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Keywords
sequential pattern mining
contrast pattern
generate candidate patterns
sequence classification
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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