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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.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种快速最大频繁序列模式挖掘算法
来源期刊 吉林大学学报(理学版) 学科 工学
关键词 序列模式 最大序列模式 长模式 深度优先
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目 计算机科学
研究方向 页码范围 570-574
页数 5页 分类号 TP31
字数 3890字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-5489.2006.04.012
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 周春光 吉林大学计算机科学与技术学院 161 2128 25.0 39.0
2 王喆 吉林大学计算机科学与技术学院 48 344 11.0 17.0
3 徐秀娟 吉林大学计算机科学与技术学院 10 56 4.0 7.0
4 常晓宇 吉林大学计算机科学与技术学院 8 45 3.0 6.0
5 路春一 吉林大学计算机科学与技术学院 2 18 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
序列模式
最大序列模式
长模式
深度优先
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
吉林大学学报(理学版)
双月刊
1671-5489
22-1340/O
大16开
长春市南湖大路5372号
12-19
1955
chi
出版文献量(篇)
4812
总下载数(次)
6
总被引数(次)
24333
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
论文1v1指导