大型数据库中的高效序列模式增量式更新算法

• 作者: 张巍 王清毅 蔡庆生 邹翔
• 来源期刊: 南京大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 序列模式 增量式更新
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: "机器学习"专栏
• 页码范围: 165-171
• 页数: 7页
• 分类号: TP18
• 字数: 5196字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0469-5097.2003.02.004

摘要

提出一种称为FIMS(fast incremental mining of sequential patterns)的序列模式增量式更新算法,处理因数据库的更新而引起的序列模式的维护问题.主要思想是利用原先的序列模式挖掘结果,通过建立一个投影数据库来减少对整个数据库的扫描次数和候选序列的生成,从而提高挖掘的效率.实验结果显示在更新数据量远小于整个数据库的大小时,FIMS算法的性能优于GSP算法4～7倍.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡庆生	中国科技大学计算机系	22	491	12.0	22.0
2	邹翔	中国科技大学计算机系	3	44	3.0	3.0
3	张巍	中国科技大学计算机系	2	37	2.0	2.0
4	王清毅	中国科技大学计算机系	7	197	6.0	7.0