基于聚类分区的序列模式挖掘算法研究

• 作者: 吴楠 胡学钢
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 序列模式 分区算法 聚类
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 109-112,117
• 分类号: TP311.5
• 字数: 3853字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2010.06.028

摘要

对较大数据集挖掘序列模式时,可能会因产生的大量候选集等原因无法装入内存而难以进行.文中提出基于分区的序列模式挖掘算法.以期克服有限存储问题,为并行处理及分布式处理做好基础.此外,当给出的分区数固定时,不同的分区性能可能存在较大差异,通过聚类方法对数据集预处理,以得到可以产生较少局部频繁宁列的特定分区,最终得到较少的全局候选序列以减少第二遍扫描时间.理论分析和实验表明,所提出的方法可比普通分区方法得到更加优化的分区,从而效率更高.

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	吴楠	合肥工业大学计算机与信息学院	8	37	2.0	6.0