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题名基于数据挖掘的符号序列聚类相似度量模型
被引量：3
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作者
郑宏珍
初佃辉
战德臣
徐晓飞
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机构
哈尔滨工业大学智能计算中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第1期178-179,194,共3页
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基金
国家"863"计划基金资助项目"CIMS模型驱动的智能化软构件与软件生成技术"(2006AA01Z167)
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文摘
为了从消费者偏好序列中发现市场细分结构,采用数据挖掘领域中的符号序列聚类方法,提出一种符号序列聚类的研究方法和框架,给出RSM相似性度量模型。调整RSM模型参数,使得RSM可以变为与编辑距离、海明距离等价的相似性度量。通过RSM与其他序列相似性度量的比较,表明RSM具有更强的表达相似性概念的能力。由于RSM能够表达不同的相似性概念,从而使之能适用于不同的应用环境,并在其基础上提出自组织特征映射退火符号聚类模型,使得从消费者偏好进行市场细分结构研究的研究途径在实际应用中得以实现。
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关键词
符号序列聚类
数据挖掘
相似性模型
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Keywords
symbolic sequence clustering
data mining
similarity model
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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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