原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
针对环境约束的不确定轨迹数据的频繁路径问题,设计了一种适应于严格时间约束条件下基于环境约束的位置不确定的移动概率序列挖掘算法(UETFP-PrefixSpan).算法通过设置类标号把不同环境下的不确定轨迹数据区分开,利用概率支持度对频繁项集进行了重新定义,通过减少某些特定序列模式生成过程的扫描,来减少投影数据库的规模及扫描投影数据库的时间,提高算法效率.测试实验结果表明,改进后的UETFP-PrefixSpan算法挖掘结果更符合现实情况,算法执行效率更高.
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基于约束的不确定数据频繁项集挖掘算法研究
频繁项
不确定数据
项目约束
反单调约束
概念格
基于不确定数据的可能频繁闭序列模式挖掘
不确定数据
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概率频繁
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闭序列模式
序列模式增长
基于差分隐私的不确定数据频繁项集挖掘算法
差分隐私
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截断期望支持度
基于约束的不确定数据频繁项集挖掘算法研究
频繁项
不确定数据
项目约束
反单调约束
概念格
内容分析
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文献信息
篇名 基于环境标记约束的不确定轨迹频繁路径挖掘
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 序列挖掘 频繁轨迹模式 环境约束 不确定轨迹数据
年,卷(期) 2018,(9) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 2648-2650
页数 3页 分类号 TP312
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2018.09.020
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 张晓滨 西安工程大学计算机科学学院 26 210 8.0 14.0
2 张海基 西安工程大学计算机科学学院 2 3 1.0 1.0
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
序列挖掘
频繁轨迹模式
环境约束
不确定轨迹数据
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
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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