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一种面向物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP
  • ISSN号:1006-5911
  • 期刊名称:计算机集成制造系统
  • 时间:0
  • 页码:970-974
  • 语言:中文
  • 分类:TP311[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] N945[自然科学总论—系统科学]
  • 作者机构:[1]东南大学经济管理学院,南京210096, [2]扬州大学信息工程学院,扬州225009
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60773103,60673060,70772059)、中国博士后科学基金资助项目(20070420954)、江苏省“青蓝工程”基金资助项目.
  • 相关项目:基于网格环境的高维OLAP数据联机分析与处理技术研究
中文摘要:

为了有效地挖掘物流管理系统中的物流频繁路径序列模式,提出了一种针对物流数据分析的路径序列挖掘算法ImGSP算法.ImGSP算法通过对原始路径数据库筛选,选出路径序列长度大于或等于候选序列长度的路径序列,有针对性地产生过度候选序列,来约减候选序列.实验结果表明:ImGSP算法能够有效地减少候选序列数量,生成频繁路径序列模式,进而产生物流中有用的规则.该方法不仅缩小了扫描数据库的规模,而且减少了生成频繁序列的候选序列集合.

英文摘要:

Currently the data in logistic system is very huge,so the efficiency of mining frequent path sequences needs to be improved.Therefore,an efficient algorithm-ImGSP(improved generalized sequential patterns)for analyzing logistic data is presented.In this method the original database is screened to find the path sequences that is greater than or equal to the candidate sequences in the length,and then generate the candidate sequences through generating the transitional candidate sequences.The experiment results show that the ImGSP algorithm can effectively generate frequent patterns by reducing the volume of sequences,and then find the valuable rules.The method not only reduces the size of scanning database but also reduces the candidate sequences set.

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期刊信息
  • 《计算机集成制造系统》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国兵器工业集团公司
  • 主办单位:中国兵器工业第210研究所
  • 主编:杨海成
  • 地址:北京市海淀区车道沟10号北京2413信箱34分箱
  • 邮编:100089
  • 邮箱:986127464@qq.com
  • 电话:010-68962468
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-5911
  • 国内统一刊号:ISSN:11-5946/TP
  • 邮发代号:82-289
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,中国科技论文统计与分析文献来源期刊,中国科学引文数据库来源期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,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:25379