多维序列模式挖掘算法  

Algorithm for multidimensional sequential patterns mining

作　　者：李广原[1,2] 杨炳儒[1] 刘永彬[1] 刘英华[1] 

机构地区：[1]北京科技大学信息工程学院,北京100083 [2]广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁530023

出　　处：《计算机工程与设计》2011年第7期2377-2380,共4页Computer Engineering and Design

基　　金：国家自然科学基金项目(60875029)

摘　　要：提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP,该算法包括3个步骤:挖掘数据集中的最大频繁模式,每个频繁模式成为一个模式类;比较数据中各序列项序列与各模式类的包含与相似关系;按照一定的规则抽取与各模式类相关的属性,给出以属性为前件、模式类为后件的多维序列规则为形式的多维序列模式挖掘结果。对算法进行分析表明,该算法是有效的,且具有较好的可扩展性。An efficient algorithm for multidimensional sequential patterns mining is proposed based on similar sequences and attributes description, which consists of three processes： at first, mining the maximal frequent sequential, then clustering the sequential patterns according to the similarity between them, and finally, giving the results of multidimensional frequent sequential mining with the forms of sequence rules. Algorithm analysis shows that it is efficient and scalable.

关 键 词：数据挖掘 多维序列模式 序列模式 最大频繁模式 相似度 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]