模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2010, Vol. 23 Issue (6): 802-808    DOI:
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基于ACV约束的序列模式挖掘算法
叶红云,倪志伟,倪丽萍
合肥工业大学 管理学院 合肥 230009
ACV Constraint Based Sequential Pattern Mining Algorithm
YE Hong-Yun,NI Zhi-Wei,NI Li-Ping
School of Management,Hefei University of Technology,Hefei 230009

全文: PDF (476 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对变值数据环境下的序列模式挖掘问题进行研究,提出一种针对变值数据的约束(ACV约束),用于表达用户在变值数据环境下对序列模式聚集特征的要求。在此基础上,提出一种基于ACV约束的序列模式挖掘算法,利用ACV约束的性质有效削减搜索空间。在用IBM数据生成器产生的序列数据以及真实数据上的实验结果表明,该算法能够有效利用ACV约束对无用的候选序列模式进行剪枝,减少冗余的搜索空间并提高挖掘效率。
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作者相关文章
叶红云
倪志伟
倪丽萍
关键词 序列模式变值约束投影数据库    
Abstract:An aggregate constraint with items of varying values (ACV) is introduced. The ACV constraint is used to express users requirement on the aggregate feature of target patterns. An algorithm for mining frequent sequential patterns with the ACV constraint is proposed. It exploits the computational properties of ACV to effectively prune the search space. Experimental results on both the synthetic sequential data generated by IBM data generator and a real world data set show that the proposed algorithm utilizes ACV constraints to prune the useless candidate sequential patterns, and it reduces the redundant search space to improve the mining efficiency.
Key wordsSequential Pattern    Varying Value    Constraint    Projected Database   
收稿日期: 2009-07-20     
ZTFLH: TP311  
基金资助:国家863计划项目(No.2007AA04Z116)、国家自然科学基金项目(No.70871033)资助
作者简介: 叶红云,女,1967年生,博士研究生,主要研究方向为数据挖掘与智能管理.E-mail:nzwgd@hfut.edu.cn.倪志伟,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为数据挖掘、智能管理、决策支持系统等.倪丽萍,女,1982年生,博士研究生,主要研究方向为数据挖掘与智能管理。
引用本文:   
叶红云,倪志伟,倪丽萍. 基于ACV约束的序列模式挖掘算法[J]. 模式识别与人工智能, 2010, 23(6): 802-808. YE Hong-Yun,NI Zhi-Wei,NI Li-Ping. ACV Constraint Based Sequential Pattern Mining Algorithm. , 2010, 23(6): 802-808.
链接本文:  
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