模糊时态序列演化模式挖掘

• 作者: 王炳雪
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 数据挖掘 模糊逻辑 时态序列演化模式
• 年，卷（期）: 2011,（28）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 128-130,231
• 分类号: TP391.77
• 字数: 3523字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.28.035

摘要

目前时态序列挖掘方法大多都是以一种自然的方式对序列分割、离散处理等,从而使离散化结果很大程度依赖于外部的人为分割变量.为了使离散化结果更强地依赖于原始数据,应用模糊聚类方法,将连续时态演化序列转变为模糊时态演化序列,应用模糊时态演化片段支持度评定频繁模糊时态演化模式,用隶属度计算关联规则的支持度和可信度,使这两个重要指标计算更为精确.给出了频繁模糊模式集的生成算法和复杂度.实际算例显示了方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王炳雪	上海财经大学信息管理与工程学院	9	111	4.0	9.0