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数据流中一种有效的当前频繁序列挖掘方法
  • ISSN号：1671-9352
  • 期刊名称：山东大学学报(理学版)
  • 时间：0
  • 页码：37-39
  • 语言：中文
  • 分类：TP399[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]中国人民大学信息学院数据工程与知识工程教育部重点实验室,北京100472
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（60673138,60603046）;教育部科学技术研究重点资助项目（106006）;教育部新世纪优秀人才支持计划以及国家科技攻关课题“国产基础软件平台关键技术及集成技术研究资助项目（2005BA112A02）
  • 相关项目：经济学框架下基于效益的数据分析与挖掘技术研究
作者： 陈红|黄崇争|吴元锡|
关键词： 数据流, 挖掘, 频繁序列, 滑动窗口, data stream, mining, frequent sequence, sliding window
中文摘要：

给出了一种基于滑动窗口挖掘频繁序列算法。该算法给出了ε-近似序列集的定义，利用一种压缩的数据结构GSP-tree来存储和维护整个滑动窗口中各分区的近似序列集，并通过合并各分区的近似序列集来响应用户当前的查询请求。

英文摘要：

A sliding window-based algorithm was proposed to mine frequent sequence. The definition of-approximate sequence set was given and a compressed data structure called ＂GSP-tree＂ was introduced to maintain the approximate sequence set of each partition in the whole sliding window.

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期刊信息
  • 《山东大学学报：理学版》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:山东大学
  • 主编：刘建亚
  • 地址：济南市经十路17923号
  • 邮编：250061
  • 邮箱：xblxb@sdu.edu.cn
  • 电话：0531-88396917
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-9352
  • 国内统一刊号：ISSN：37-1389/N
  • 邮发代号:24-222
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,波兰哥白尼索引,德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,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）,英国英国皇家化学学会文摘
  • 被引量:6243