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免预设间隔约束的对比序列模式高效挖掘  
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【英文篇名】 Efficient Mining of Distinguishing Sequential Patterns Without a Predefined Gap Constraint
【下载频次】 ★★★★☆
【作者】 王慧锋; 段磊; 左劼; 王文韬; 李钟麒; 唐常杰;
【英文作者】 WANG Hui-Feng; DUAN Lei; ZUO Jie; WANG Wen-Tao; LI Zhong-Qi; TANG Chang-Jie; School of Computer Science; Sichuan University; West China School of Public Health; State Key Laboratory of Software Engineering; Wuhan University;
【作者单位】 四川大学计算机学院; 四川大学华西公共卫生学院; 武汉大学软件工程国家重点实验室;
【文献出处】 计算机学报 , Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱 2016年 10期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  中国期刊方阵  CJFD收录刊
【中文关键词】 对比序列模式; 间隔约束; 序列数据挖掘;
【英文关键词】 distinguishing sequential pattern; gap constraint; sequence data mining;
【摘要】 对比序列模式在识别不同类别序列样本集合的特征上有着重要的作用.已有对比序列模式挖掘算法需要用户预设间隔约束.在不具备充分先验知识情况下,用户不易准确地预设恰当的间隔约束,进而导致不能发现有用的模式.对此,文中设计了带紧凑间隔约束的最小对比序列模式挖掘算法,实现免预设间隔约束,并对候选模式自动计算最适合的间隔约束.此外,设计了3种剪枝策略来提高算法的执行效率.通过蛋白质序列、DNA序列、行为序列数据集验证了提出的算法的有效性和高效率.
【英文摘要】 Distinguishing sequential patterns with gap constraints are very useful for identifying important features for discriminating one class of sequences from sequences of other classes.A gap constraint should be predefined by users using the proposed mining methods for distinguishing sequential patterns.It is difficult for users to set suitable gap constraints without enough priori knowledge.As a result,useful patterns may be missed.To deal with this problem,this paper presents an algorithm for mining distingui...
【基金】 国家自然科学基金(61103042); 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20100181120029); 软件工程国家重点实验室开放研究基金(SKLSE2012-09-32); 中国博士后科学基金(2014M552371)资助
【更新日期】 2016-11-03
【分类号】 TP311.13
【正文快照】 1引言 序列模式挖掘作为数据挖掘的一项重要任务,有着广泛的应用.例如:广电服务商分析用户的收视纪录,发现用户的收视喜好,可为节目编排提供决策支持.再如:分析传染病传播的时空监测数据,可望发现传染病时空聚集性暴发规律,进而为防控工作提供参考.与此同时,序列模式挖掘也受?

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