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摘要:
现有序列相似性度量算法在子序列相似性度量中仅考虑其局部相似度,忽略了其所属序列的整体结构信息.为此,提出一种以单个符号的熵为基础的序列相似性度量方法,根据同一序列中相同符号的位置及个数信息得出符号熵.通过凝聚型层次聚类结果验证序列相似性度量方法,在多个领域的符号序列数据集上的实验结果表明,与现有的基于子序列局部相似性方法相比,该相似性度量方法有效提高了聚类结果质量.
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文献信息
篇名 基于符号熵的序列相似性度量方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 符号序列 相似度 层次聚类 序列聚类
年,卷(期) 2016,(5) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 201-206,212
页数 7页 分类号 TP18
字数 7066字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.05.034
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 陈黎飞 福建师范大学数学与计算机科学学院福建省网络安全与密码技术重点实验室 42 344 9.0 17.0
2 郭躬德 福建师范大学数学与计算机科学学院福建省网络安全与密码技术重点实验室 74 600 12.0 22.0
3 张豪 福建师范大学数学与计算机科学学院福建省网络安全与密码技术重点实验室 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
符号序列
相似度
层次聚类
序列聚类
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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