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摘要:
如何快速有效对历史数据进行统计建模和规律挖掘具有重要意义. 鉴于模型在实际数据挖掘应用的局限及马尔科夫模型的良好统计特性, 设计实现了基于后缀数组和后缀自动机的变阶马尔科夫模型. 算法在后缀树形结构实现的基础上, 引入后缀链, 实现各状态子序列的快速跳转, 能动态自适应计算不同阶长概率的需求. 实验结果表明: 相比传统马尔科夫模型, 模型能在线性时间和空间复杂度内, 构建历史数据的概率统计特征及各状态后缀子序列之间的链接关系, 大大降低了存储空间和时间, 能实现大规模数据的在线学习和应用.
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文献信息
篇名 变阶马尔科夫模型算法实现
来源期刊 计算机系统应用 学科
关键词 马尔科夫模型 变阶马尔科夫模型 字典树 后缀数组 后缀自动机
年,卷(期) 2018,(4) 所属期刊栏目 专论·综述
研究方向 页码范围 10-17
页数 8页 分类号
字数 5300字 语种 中文
DOI 10.15888/j.cnki.csa.006324
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 林劼 福建师范大学数学与信息学院 25 138 6.0 11.0
2 王兴 中南大学信息科学与工程学院 9 24 3.0 4.0
6 吴艺 福建师范大学数学与信息学院 2 4 1.0 2.0
7 卓一帆 福建师范大学数学与信息学院 1 1 1.0 1.0
传播情况
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1983(1)
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研究主题发展历程
节点文献
马尔科夫模型
变阶马尔科夫模型
字典树
后缀数组
后缀自动机
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
计算机系统应用
月刊
1003-3254
11-2854/TP
大16开
北京中关村南四街4号
82-558
1991
chi
出版文献量(篇)
10349
总下载数(次)
20
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
福建省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Fujian Province of China
官方网址:http://www.fjinfo.gov.cn/fz/zrjj.htm
项目类型:重大项目
学科类型:
论文1v1指导