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基于位置信息的序列模式挖掘算法


□ 张利军 李战怀 王 淼

   (西北工业大学 计算机学院, 西安 710072)
  
  摘 要:PrefixSpan算法在产生频繁序列模式时会产生大量的投影数据库,其中很多投影数据库是相同的。提出了基于位置信息的序列模式挖掘算法——PVS,该方法通过记录每个已产生投影数据库的位置信息,避免了重复产生相同的投影数据库,从而提高了算法的运行效率。通过实验证明,该算法在处理相似度很高的序列数据时比PrefixSpan算法有效。
  关键词:前缀;序列模式;投影数据库;位置信息
  中图分类号:TP311 文献标志码:A
   文章编号:10013695(2009)02052903
  
  Position valuebased sequential pattern mining algorithm
  
  ZHANG Lijun, LI Zhanhuai, WANG Miao
  (School of Computer, Northwestern Polytechnical University, Xi’an 710072, China)
  Abstract:More project databases are produced when PrefixSpan mines frequent sequential patterns.This paper developed the position valuebased sequential pattern mining approach, PVS, which could produce all the sequential patterns without candidate set. And it also recorded the position value of each produced project database, escape of producing the same project database. The experiment shows PVS is more feasible and efficient than PrefixSpan when dealing similar sequential database.Key words:prefix; sequential pattern; project database; position value
  
  0 引言
  序列模式挖掘是数据挖掘中的重要组成部分,它是从序列数据库中挖掘出满足用户要求的子序列作为频繁模式,这些子序列具有时序性的特点。近几年序列模式挖掘研究发展迅速,并广泛应用于多个领域,如顾客购买行为的分析、网络访问模式分析、科学实验数据的分析、DNA序列的破译、蛋白质功能预测等方面。 ......
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