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一种快速最大频繁序列模式挖掘算法
引用本文:常晓宇,王喆,徐秀娟,路春一,周春光.一种快速最大频繁序列模式挖掘算法[J].吉林大学学报(理学版),2006,44(4):570-574.
作者姓名:常晓宇  王喆  徐秀娟  路春一  周春光
作者单位:吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012;吉林大学,计算机科学与技术学院,长春,130012
基金项目:国家自然科学基金;教育部重点实验室基金
摘    要:针对序列模式挖掘中, 频繁子序列个数随模式长度增加而爆炸性增长的问题, 提出一种从序列数据库中挖掘最大频繁序列模式的新算法(MFSPAN). MFSPAN充分利用不同序列可能具有相同前缀的性质来减少项集比较次数. 在标准测试数据集上的实验结果表明了MFSPAN的有效性.

关 键 词:序列模式  最大序列模式  长模式  深度优先
文章编号:1671-5489(2006)04-0570-05
收稿时间:2005-08-02
修稿时间:2005年8月2日

A Mining Algorithm for Fast Maximal Sequential Patterns
CHANG Xiao-yu,WANG Zhe,XU Xiu-juan,LU Chun-yi,ZHOU Chun-guang.A Mining Algorithm for Fast Maximal Sequential Patterns[J].Journal of Jilin University: Sci Ed,2006,44(4):570-574.
Authors:CHANG Xiao-yu  WANG Zhe  XU Xiu-juan  LU Chun-yi  ZHOU Chun-guang
Institution:College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
Abstract:This paper proposes a novel algorithm MFSPAN(maximal frequent sequential pattern mining(algorithm)).MFSPAN is used to mine the complete set of maximal frequent sequential patterns in sequence(databases).It solves the problem that the number of frequent subsequences will increase explosively as frequent(patterns) become longer: because MFSPAN takes full advantage of the property that different sequences may share a common prefix to reduce itemset comparing times.Experiments on standard test data show that(MFSPAN) is very effective.
Keywords:sequential pattern  maximal sequential pattern  long pattern  depth-first
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