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摘要:
发现时序规则的有效时间段,即规则的分布,有助于对序列行为进行更深入的了解.论文介绍了一种时序规则分布的挖掘方法:描述了相应的分割选择策略、频繁度量算法、知识表示生成方法、以及针对时间序列数据的规则分布挖掘系统的体系结构.该方法对于序列长度来说,时间消耗是线性增长的,并且支持在线的知识发现.使用人工生成数据与真实数据进行了实验,结果表明该方法可以有效地生成符合问题定义的规则分布表示,以应用于发现新奇的有用知识.
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文献信息
篇名 时序规则分布挖掘方法
来源期刊 清华大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 人工智能理论 数据挖掘算法 时序序列 局部规则 规则分布
年,卷(期) 2003,(7) 所属期刊栏目 计算机科学与技术
研究方向 页码范围 972-976
页数 5页 分类号 TP18
字数 5514字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1000-0054.2003.07.031
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能理论
数据挖掘算法
时序序列
局部规则
规则分布
研究起点
研究来源
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研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
清华大学学报(自然科学版)
月刊
1000-0054
11-2223/N
大16开
北京市海淀区清华园清华大学
2-90
1915
chi
出版文献量(篇)
7846
总下载数(次)
26
总被引数(次)
132043
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
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