• 《工程索引》(EI)刊源期刊
    • 中文核心期刊
    • 中國科技論文統計源期刊
    • 中國科學引文數據庫來源期刊

    留言板

    尊敬的讀者、作者、審稿人, 關于本刊的投稿、審稿、編輯和出版的任何問題, 您可以本頁添加留言。我們將盡快給您答復。謝謝您的支持!

    姓名
    郵箱
    手機號碼
    標題
    留言內容
    驗證碼

    基于廣義后綴樹的事件序列頻繁情節挖掘算法

    曲文龍 楊炳儒 張克君

    曲文龍, 楊炳儒, 張克君. 基于廣義后綴樹的事件序列頻繁情節挖掘算法[J]. 工程科學學報, 2006, 28(5): 490-496. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039
    引用本文: 曲文龍, 楊炳儒, 張克君. 基于廣義后綴樹的事件序列頻繁情節挖掘算法[J]. 工程科學學報, 2006, 28(5): 490-496. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039
    QU Wenlong, YANG Bingru, ZHANG Kejun. Mining algorithm of frequent episodes in an event sequence based on generalized suffix-tree[J]. Chinese Journal of Engineering, 2006, 28(5): 490-496. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039
    Citation: QU Wenlong, YANG Bingru, ZHANG Kejun. Mining algorithm of frequent episodes in an event sequence based on generalized suffix-tree[J]. Chinese Journal of Engineering, 2006, 28(5): 490-496. doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039

    基于廣義后綴樹的事件序列頻繁情節挖掘算法

    doi: 10.13374/j.issn1001-053x.2006.05.039
    基金項目: 

    北京市自然科學基金資助項目(No.4022008)

    詳細信息
      作者簡介:

      曲文龍(1970-),男,博士研究生;楊炳儒(1943-),男,教授.博士生導師

    • 中圖分類號: TP311.13

    Mining algorithm of frequent episodes in an event sequence based on generalized suffix-tree

    • 摘要: 為了有效地挖掘事件序列頻繁情節,提出了一種廣義后綴樹結構發現和存儲頻繁情節.此結構利用廣義后綴概念并且樹中只包含頻繁情節結點,用頻繁情節發生列表逐層構建的方法提高了建樹效率.該方法充分利用了事件序列的有序特點,可用于發現各類頻繁情節.實驗結果表明該算法性能優于Apriori-like頻繁情節發現算法.

       

    • 加載中
    計量
    • 文章訪問數:  163
    • HTML全文瀏覽量:  24
    • PDF下載量:  7
    • 被引次數: 0
    出版歷程
    • 收稿日期:  2005-03-14
    • 修回日期:  2005-10-11
    • 網絡出版日期:  2021-08-24

    目錄

      /

      返回文章
      返回
      中文字幕在线观看