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SIGKDD国际知识发现和数据挖掘会议论文集,2011年,第1172\u20131180页。“,”doi“:”101145\/2020408.2020589“}”,{“key”:“”10.1016\/j.ins.2014.09.063_b0215“,“非结构化”:“K.P.Unnikrishnan,B.Q.Shadid,P.S.Sastry,S.Laxman,《使用时间数据挖掘的根本原因诊断》,美国专利号75092342009年(2009年3月24日发布)。“},{”key“:”10.1016\/j.ins.2014.09.063_b0220“,”doi断言“:”crossref“,”非结构化“:”M.F.Wang,Y.C.Wu,M.F。蔡,利用加权后缀树中的频繁事件来改进入侵检测系统,收录于:第22届高级信息网络和应用国际会议论文集\u2013 Workshops,IEEE Computer Society Washington,DC,USA,2008,pp.1246\u20131252.“,“DOI”:“10.1109\/WAINA.2008.144”},{“issue”:“1”,“key”:“10.1016\/j.ins.2014.09.063_b0225“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”first page“:”5“,”doi“:”10.1016\/j.datak.2006.01.006“,”article-title“:”On compressing frequent patterns“,”volume“:“60”,”author“:”Xin“,”year“:”2007“,”journal-title”:“Data Knowl”。Eng.“},{”key“:”10.1016\/j.ins.2014.09.063_b0230“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”Wenzhi Zhou,Hongyan Liu,Hong Cheng,高效地从事件序列中挖掘封闭事件,收录于:第十四届亚太知识发现和数据挖掘会议,2010年,第310\u2013318页。“,”doi“:”101007\/978-3642-13657-3_34“},{“key”:“10.1016\/j.ins.2014.09.063_b0235”,“unstructured”:“朱慧生,王鹏,何显芒,李玉佳,王伟,石百乐,最小不重叠事件的高效事件挖掘,收录于:IEEE国际数据挖掘会议,2010,第1211\u20131216页。”}],“container-title”:[“Information Sciences”],“original-title“:[],“language”:“en”,“link”:[{“URL”:“https:\/\/api.elsevier.com/content\/article\/PII:S002002551400992X?httpAccept=text\/xml”,“content-type”:“text\/xml”,“content-version”:“vor”,“intended-application”:“text-mining”},{“URL”:“http://api.elsevier.com/content\/aarticle\/PII:S02002551400992 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