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摘要:
为改善传统同现模式挖掘算法基于内存计算的不足以及挖掘效率不高的问题,论文基于现有的同现模式挖掘算法,构建基于行人移动目标的粗细粒度结合的混合模型CFCMDCOP Graph,该混合模型有效保存了移动目标间的引发关系,以及对应实例间的时空关系,解决数据的存储问题.同时,论文给出相应的挖掘算法CFCMDCOP Graph Miner,可以提前对冗余模式进行剪枝.实验表明,该算法解决了数据存储问题,并提高了挖掘效率.
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文献信息
篇名 移动目标同现模式挖掘算法的研究
来源期刊 计算机与数字工程 学科 工学
关键词 数据挖掘 移动目标 同现模式 引发率
年,卷(期) 2020,(11) 所属期刊栏目 信息处理与网络安全
研究方向 页码范围 2680-2685,2696
页数 7页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9722.2020.11.028
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 朱保平 25 250 7.0 15.0
2 周濛 1 0 0.0 0.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (9)
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1996(2)
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研究主题发展历程
节点文献
数据挖掘
移动目标
同现模式
引发率
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
计算机与数字工程
月刊
1672-9722
42-1372/TP
大16开
武汉市东湖新技术开发区凤凰产业园藏龙北路1号
1973
chi
出版文献量(篇)
9945
总下载数(次)
28
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