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从时序数据库中挖掘频繁部分周期模式的高效算法

An Efficient Algorithm for Mining Frequent PartialPeriodicity Patterns in Time Series Database

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【作者】 王大治李曼王嘉许

【Author】 WANG Da zhi 1,LI Man 2,WANG Jia Xu 3(1.Chengdu Institute of Applied Computer,Chinese Academy of Science,Chengdu 610041,China;2.College of Information,Renmin University of China,Bejing 100872,China;3.Chang’an Supervision Company,Xuji Group,Xuchang 461000,China)

【机构】 中国科学院成都计算机应用研究所中国人民大学信息学院许继长安监理公司 四川成都610041北京100872河南许昌461000

【摘要】 从时序数据库中挖掘周期模式是重要的数据任务 ,而部分周期仅关心所有时间点中的一个子集的周期行为 ,它在现实世界中广泛存在 .本文提出了一个新颖的基于前缀图的挖掘频繁部分周期模式的算法 ,并通过实验证明了该算法在执行效率上比现有的挖掘频繁部分周期模式的算法有较大提高 .

【Abstract】 It is an essential task to mine frequent partial periodicity patterns from time series database.Partial periodicity,which associates only with periodic behavior of a subset at all time points,exists ubiquitously in the real world.In this paper,we proposed an efficient algorithm for mining frequent partial periodicity patterns based on a novel graph structure,and proved that this algorithm is more efficient than all the previous algorithms by experiment.

  • 【文献出处】 许昌学院学报 ,Journal of Xuchang University (Social Science Edition) , 编辑部邮箱 ,2003年02期
  • 【分类号】TP311
  • 【被引频次】1
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