挖掘多粒度时间下异步周期的模式  

Discovery of asynchronous periodic patterns with multiple granularities

作　　者：夏卓群[1] 程昱[2] 梁涤青[1] 

机构地区：[1]长沙理工大学计算机与通信工程学院,湖南长沙410076 [2]浙江大学计算机科学与技术学院,浙江杭州310027

出　　处：《计算机应用》2006年第12期2985-2987,2990,共4页journal of Computer Applications

摘　　要：把异步周期和多时间粒度下的时态模型结合起来研究,并利用异步周期的特点提出了一种有效的挖掘算法。算法先找到所有的有效时间节,再通过有效时间节求出最长的有效时间段。实验表明所提出的算法是稳定而有效的。An algorithm for efficient mining of asynchronous periodic patterns with multiple granularities by exploring some interesting properties related to asynchronous periodicity was proposed. The algorithm generated all valid time section at first, and then found the longest valid time segment by using valid time section. The performance study shows that the proposed method is stable and efficient.

关 键 词：数据挖掘 异步周期 多粒度 时间序列 

分 类 号：TP311.131[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]