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多时间粒度序列模式挖掘
1
作者
李乃乾
姚新会
田东平
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第1期51-55,共5页
序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要问题.传统的序列模式仅能揭示频繁出现的项目以及出现的顺序,但不能揭示在前续项目出现的情况下,后续项目出现的时间.在本文中,引入一种新的多时间粒度序列模式,模式中相邻项目之间的转换时间采用从原...
序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要问题.传统的序列模式仅能揭示频繁出现的项目以及出现的顺序,但不能揭示在前续项目出现的情况下,后续项目出现的时间.在本文中,引入一种新的多时间粒度序列模式,模式中相邻项目之间的转换时间采用从原数据集中导出的、多时间粒度下的最小有界时间区间和平均时间标注.建立了多时间粒度序列模式挖掘模型,提出了一种新的多时间序列模式挖掘算法MG-PrefixSpan.实验表明,算法是有效的.
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关键词
序列
模式
挖掘
时态
序列
模式
多时间粒度序列模式
序列
模式
挖掘算法
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职称材料
题名
多时间粒度序列模式挖掘
1
作者
李乃乾
姚新会
田东平
机构
宝鸡文理学院计算机科学系
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第1期51-55,共5页
基金
陕西省自然科学研究基础项目(2005F11)资助
陕西省教育厅专项科研计划项目(05JK137)资助
文摘
序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要问题.传统的序列模式仅能揭示频繁出现的项目以及出现的顺序,但不能揭示在前续项目出现的情况下,后续项目出现的时间.在本文中,引入一种新的多时间粒度序列模式,模式中相邻项目之间的转换时间采用从原数据集中导出的、多时间粒度下的最小有界时间区间和平均时间标注.建立了多时间粒度序列模式挖掘模型,提出了一种新的多时间序列模式挖掘算法MG-PrefixSpan.实验表明,算法是有效的.
关键词
序列
模式
挖掘
时态
序列
模式
多时间粒度序列模式
序列
模式
挖掘算法
Keywords
sequential pattern mining
temporal sequential patterns
multi-granularities sequential patterns
algorithm of sequential pattern mining
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多时间粒度序列模式挖掘
李乃乾
姚新会
田东平
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011
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