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摘要:
目前的主要序列模式挖掘算法可以分为3类:①基于Apriori的候选码生成-测试的方法;②基于垂直格式的候选码生成-测试的方法;③基于模式增长的方法.在介绍序列模式挖掘基本概念的基础上,描述了典型的挖掘算法,着重分析第②类序列模式挖掘算法的关键技术,并对各种算法进行详细的分析与比较,总结出它们的优缺点:前两类方法因产生巨大的候选序列而致挖掘代价剧增,而第③类模式增长方法避免了候选序列的产生,但挖掘长模式效率低.
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文献信息
篇名 序列模式挖掘算法综述
来源期刊 扬州大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 序列模式挖掘 候选码生成-测试 数据分布f模式增长
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 41-46
页数 6页 分类号 TP301.6
字数 5252字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-824X.2007.01.011
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 陈崚 扬州大学信息工程学院 150 1914 19.0 39.0
2 胡孔法 扬州大学信息工程学院 51 299 11.0 14.0
3 张长海 扬州大学信息工程学院 5 50 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
序列模式挖掘
候选码生成-测试
数据分布f模式增长
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
扬州大学学报(自然科学版)
季刊
1007-824X
32-1472/N
大16开
江苏省扬州市大学南路88号
28-48
1974
chi
出版文献量(篇)
1577
总下载数(次)
2
总被引数(次)
8111
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
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导