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题名模糊时态序列演化模式挖掘
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作者
王炳雪
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机构
上海财经大学信息管理与工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第28期128-130,231,共4页
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基金
上海财经大学211工程三期资助
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文摘
目前时态序列挖掘方法大多都是以一种自然的方式对序列分割、离散处理等,从而使离散化结果很大程度依赖于外部的人为分割变量。为了使离散化结果更强地依赖于原始数据,应用模糊聚类方法,将连续时态演化序列转变为模糊时态演化序列,应用模糊时态演化片段支持度评定频繁模糊时态演化模式,用隶属度计算关联规则的支持度和可信度,使这两个重要指标计算更为精确。给出了频繁模糊模式集的生成算法和复杂度。实际算例显示了方法的有效性。
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关键词
数据挖掘
模糊逻辑
时态序列演化模式
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Keywords
data mining
fuzzy logic
temporal sequence evolution patterns
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分类号
TP391.77
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多时间粒度序列模式挖掘
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作者
李乃乾
姚新会
田东平
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机构
宝鸡文理学院计算机科学系
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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
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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
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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.
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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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Keywords
sequential pattern mining
temporal sequential patterns
multi-granularities sequential patterns
algorithm of sequential pattern mining
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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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