检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]沈阳化工大学计算机科学与技术学院,辽宁沈阳110142
出 处:《沈阳化工大学学报》2011年第3期267-272,共6页Journal of Shenyang University of Chemical Technology
基 金:辽宁省教育厅科学研究计划资助项目(05L338)
摘 要:结构关系模式挖掘是本课题组提出的一种新的数据挖掘理论,主要研究序列之间的并发关系、互斥关系、重复关系等.并发序列模式挖掘是结构关系模式挖掘的重要组成部分.文中从序列间的相对关系出发研究并发关系,给出并发序列模式的相关性质,并对现有并发序列模式挖掘算法进行优化.通过实验对比可以看出:该算法根据并发序列模式的反单调特性和非平凡特性,对挖掘结果进行大幅精简,使得挖掘更有实际意义.Theory of Structure Relation Patterns mining was a new data mining theory which our research group proposed.It mainly researched the relations among sequences including concurrent relation,exclusive relation,iterative relation and so on.Concurrent sequential patterns mining was an important part of Structure Relation Patterns mining.In this article we considered the concurrent relation from the relative relationship among sequential patterns,and relevant properties were also given here.We optimized the existing algorithm used to mine concurrent sequential patterns.Through experiment,the mining result was severely curtailed contrast to the existing algorithm,and it made the concurrent sequential patterns mining more meaningful.
关 键 词:并发关系 并发度 并发序列模式 并发序列模式挖掘
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP31[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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