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基于廣義后綴樹的事件序列頻繁情節挖掘算法

曲文龍 楊炳儒 張克君

曲文龍, 楊炳儒, 張克君. 基于廣義后綴樹的事件序列頻繁情節挖掘算法[J]. 工程科學學報, 2006, 28(5): 490-496. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039
引用本文: 曲文龍, 楊炳儒, 張克君. 基于廣義后綴樹的事件序列頻繁情節挖掘算法[J]. 工程科學學報, 2006, 28(5): 490-496. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039
QU Wenlong, YANG Bingru, ZHANG Kejun. Mining algorithm of frequent episodes in an event sequence based on generalized suffix-tree[J]. Chinese Journal of Engineering, 2006, 28(5): 490-496. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039
Citation: QU Wenlong, YANG Bingru, ZHANG Kejun. Mining algorithm of frequent episodes in an event sequence based on generalized suffix-tree[J]. Chinese Journal of Engineering, 2006, 28(5): 490-496. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039

基于廣義后綴樹的事件序列頻繁情節挖掘算法

doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039
基金項目: 

北京市自然科學基金資助項目(No.4022008)

詳細信息
    作者簡介:

    曲文龍(1970-),男,博士研究生;楊炳儒(1943-),男,教授.博士生導師

  • 中圖分類號: TP311.13

Mining algorithm of frequent episodes in an event sequence based on generalized suffix-tree

  • 摘要: 為了有效地挖掘事件序列頻繁情節,提出了一種廣義后綴樹結構發現和存儲頻繁情節.此結構利用廣義后綴概念并且樹中只包含頻繁情節結點,用頻繁情節發生列表逐層構建的方法提高了建樹效率.該方法充分利用了事件序列的有序特點,可用于發現各類頻繁情節.實驗結果表明該算法性能優于Apriori-like頻繁情節發現算法.

     

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出版歷程
  • 收稿日期:  2005-03-14
  • 修回日期:  2005-10-11
  • 網絡出版日期:  2021-08-24

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