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摘要:
传统的序列模式挖掘算法虽然能够挖掘所有的频繁序列,但在挖掘海量数据时可能因结果规模过于庞大而无法理解.基于概念格的序列模式挖掘有效地减少了中间序列的生成数量,在时间性能上具有一定的优越性,而概念格的结构特点也为自身的约简提供了便利.本文提出了近似概念的定义,首先对交易数据库建格,然后约简满足近似条件的概念,减少了频繁1-序列的数量,进而减少了总的频繁序列的数量.实验表明,在允许一定误差的情况下该方法提高了挖掘结果的可理解性和挖掘效率.
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内容分析
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文献信息
篇名 一种使用概念近似度约简的序列模式挖掘方法
来源期刊 烟台大学学报(自然科学与工程版) 学科 工学
关键词 数据挖掘 频繁序列 概念格 概念约简
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 202-205
页数 4页 分类号 TP311.13
字数 3020字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-8820.2009.03.009
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 胡学钢 合肥工业大学计算机与信息学院 314 3156 27.0 39.0
2 张玉红 合肥工业大学计算机与信息学院 32 260 10.0 14.0
3 张晶 合肥工业大学计算机与信息学院 21 101 7.0 8.0
4 谭喆 合肥工业大学计算机与信息学院 2 5 1.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
频繁序列
概念格
概念约简
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
烟台大学学报(自然科学与工程版)
季刊
1004-8820
37-1213/N
16开
山东省烟台市莱山区
1988
chi
出版文献量(篇)
1409
总下载数(次)
0
总被引数(次)
5478
相关基金
安徽省自然科学基金
英文译名:Anhui Provincial Natural Science Foundation
官方网址:http://www.ahinfo.gov.cn/zrkxjj/index.htm
项目类型:安徽省优秀青年科技基金
学科类型:
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