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前缀跨度

swMATH ID: 20761
软件作者: Pei J、Han J、Mortazavi Asl B、Pinto H、Chen Q、Dayal U、Hsu M C
描述: PrefixSpan:通过前缀预测模式增长有效地挖掘序列模式。序列模式挖掘是一个应用广泛的重要数据挖掘问题。这是一个挑战,因为可能需要检查可能的子序列模式的组合爆炸数。以前开发的大多数序列模式挖掘方法都遵循Apriori的方法,这可能会大大减少要检查的组合数量。然而,当序列数据库较大和/或要挖掘的序列模式众多和/或较长时,Apriori仍然会遇到问题。本文提出了一种新的序列模式挖掘方法,称为PrefixSpan(即Prefix-projected sequential pattern mining),它探索了序列模式挖掘中的前缀投影。PrefixSpan挖掘完整的模式集,但大大减少了候选子序列生成的工作量。此外,前缀投影大大减少了投影数据库的大小,并带来了高效的处理。我们的性能研究表明,PrefixSpan在挖掘大型序列数据库方面优于基于Apriori的GSP算法和另一种最近提出的方法FreeSpan。前缀跨度
主页: http://dl.acm.org/citation.cfm?id=879716
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引用于: 42文件

标准文章

1出版物描述软件 年份
通过模式增长挖掘序列模式:PrefixSpan方法
裴健;韩嘉伟;莫拉扎维·阿斯勒,贝扎德;王建勇;海伦·平托;陈启明;Dayal,Umeshwar;徐美春
2004
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