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摘要:
已有的时序序列中的模式发现方法主要关注于发现全局的模式,该模式的频繁度量通过扫描序列的所有记录产生.然而,仅在某个时间段中频繁的局部模式在实际中是广泛存在的,对其有效的发现是有意义的.介绍了一种在时序序列中发现一般化局部序列模式的方法.发现的模式具有形式"在子序列s中,如果A发生,则B在时间T内发生".提出的方法包括一个支持高效的模式实例定位与计数的索引结构和一个2段的局部模式挖掘算法.试验结果符合问题的定义,并证明了提出方法的优越性.
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文献信息
篇名 序列中的一般化局部序列模式发现
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 一般化局部序列模式 时序序列 数据挖掘算法
年,卷(期) 2003,(5) 所属期刊栏目 数据库技术
研究方向 页码范围 970-975
页数 6页 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆玉昌 清华大学计算机科学与技术系 86 4098 32.0 63.0
5 石纯一 清华大学计算机科学与技术系 85 3189 30.0 55.0
9 靳晓明 清华大学计算机科学与技术系 2 30 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
一般化局部序列模式
时序序列
数据挖掘算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
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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