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一种基于哈夫曼树的最大频繁序列挖掘算法
  • ISSN号:1000-7180
  • 期刊名称:《微电子学与计算机》
  • 时间:0
  • 分类:TP311.6[自动化与计算机技术—计算机软件与理论;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]青海师范大学计算机系,青海西宁810008, [2]东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京211189
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(90412014)
中文摘要:

最大频繁序列挖掘是数据挖掘的重要内容之一。在深入分析频繁序列特点以及已有序列挖掘算法的基础上,提出一种新的最大序列挖掘算法Huffman-MaXseq.与传统的“候选最大频繁序列集生成——测试”思路不同,该算法采用“边生成候选序列边测试”的思想,从而有效地减少了候选序列的生成。该算法基于构造哈夫曼树(最优树)的方法,对每个序列赋予权值,按权值的大小选取序列,连接生成新的候选频繁序列,再产生最大频繁序列。

英文摘要:

Mining maximal frequent sequences is an important topic in the data mining research. On the basis of analyzing the characters of frequent sequences and the algorithms for mining frequent sequences developed previously, this paper propose a new algorithm for mining maximal frequent sequences, namely Huffman-MaxSeq. Different from traditional method of “generating candidate maximal frequent sequences, then testing for qualification”, the algorithm use the idea of “testing for qualification while generating candidate sequences”, effectively reducing the number of redundant frequent candidates generated. Based on Huffman-tree structure, the algorithm assigns a weight to each sequence, selects sequences according to their weight, generates the new candidate frequent sequences by joining these sequences, and finally generates the maximal frequent sequences.

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期刊信息
  • 《微电子学与计算机》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国航天科技集团公司
  • 主办单位:中国航天科技集团公司第九研究院第七七一研究所
  • 主编:李新龙
  • 地址:西安市雁塔区太白南路198号
  • 邮编:710065
  • 邮箱:mc771@163.com
  • 电话:029-82262687
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7180
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1123/TN
  • 邮发代号:52-16
  • 获奖情况:
  • 航天优秀期刊,陕西省优秀期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:17909