带间隔约束的序列数据质量评价算法设计

• 作者: 段磊 王慧锋 王文韬 秦攀 胡斌 邓松
• 来源期刊: 计算机科学与探索
• 学科: 工学
• 关键词: 数据质量 概率后缀树 间隔约束
• 年，卷（期）: 2015,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库技术
• 页码范围: 1180-1194
• 页数: 15页
• 分类号: TP391
• 字数: 12357字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1673-9418.1505080

摘要

序列数据广泛存在于实际应用中，因此关于序列数据挖掘的算法研究一直都是热点。序列数据的质量关系到挖掘结果的可靠性，传统的数据质量评价方法多通过统计指标来分析数据的质量问题，但统计指标无法对非结构化序列数据中各元素之间的关系进行评估。为检测序列数据质量，提出了基于概率后缀树模型的序列数据质量评价算法。具体地，在满足间隔约束的前提下，根据数据质量可靠的序列数据样本生成概率后缀树，并根据概率后缀树对查询序列数据进行质量评价。最后通过真实序列数据集验证了算法的有效性、执行效率和伸缩性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邓松	南京邮电大学先进技术研究院	23	180	7.0	12.0
2	段磊	四川大学计算机学院	49	685	13.0	24.0
6	秦攀	四川大学计算机学院	5	60	3.0	5.0
7	胡斌		6	36	2.0	6.0
8	王慧锋	四川大学计算机学院	3	20	2.0	3.0
9	王文韬	四川大学计算机学院	3	48	2.0	3.0