基于可信推断的流数据序列模式分析算法

• 作者: 李庆华 赵峰
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 数据流 序列模式 滑动窗口 贝叶斯概率
• 年，卷（期）: 2006,（7）
• 所属期刊栏目: 软件技术与算法研究
• 页码范围: 1292-1295
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 4000字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2006.07.032

摘要

序列模式在基因分析、金融预测等方面有着重要的应用,是数据挖掘的一个主要分支.鉴于数据流应用的日益增多,本文在研究传统序列模式挖掘算法的基础上,提出了一种基于可扩展滑动窗口和贝叶斯概率过滤的面向数据流的序列模式挖掘算法(BMSP-DS算法),目的是简化序列模式发现的中间结果,提高挖掘效率,以便在小的存储空间和低的运算时间内快速发现流数据的频繁序列模式,同时算法也减少了因主观支持度取值不当对模式发现造成的负面影响.实验结果表明,该算法是可行、较优的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	赵峰	华中科技大学计算机科学与技术学院	45	300	10.0	14.0