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摘要:
数据挖掘算法过程中对客户行为的实时性是分析客户网络消费行为的重要要素之一,但是Prefixspan数据挖掘算法挖掘过程中并未对此问题予以考虑,因此,在时间间隔序列模式概念的基础上,提出了一种基于时间间隔和点击量的Prefixspan改进算法.在该算法中,引入了频繁度和时间属性的概念,并加入了时间间隔和点击量等要素,从而使挖掘到的信息具有实时性的特点,并且提高了对挖掘对象的侧重性.通过实验验证,与原来的Prefixspan算法相比较后表明,改进算法用于具有时间特性的数据集时获得的挖掘结果更精确,挖掘效率得到了有效的提高.
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文献信息
篇名 基于时间间隔和点击量的Prefixspan改进算法
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 时间间隔 点击率 序列模式 数据挖掘
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 智能、算法、系统工程
研究方向 页码范围 81-84
页数 分类号 TP301.6
字数 3286字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.10.021
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 王娜娜 太原科技大学计算机科学与技术学院 2 1 1.0 1.0
2 陈立潮 太原科技大学计算机科学与技术学院 127 682 13.0 19.0
3 潘理虎 太原科技大学计算机科学与技术学院 95 287 10.0 12.0
4 张英俊 太原科技大学计算机科学与技术学院 63 275 9.0 13.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
时间间隔
点击率
序列模式
数据挖掘
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
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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