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【24h】

Closed Sequential Pattern Mining Algorithm Based Positional Data

机译:基于闭合的序列模式挖掘算法的位置数据

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摘要

This paper proposed a new closed sequential pattern mining algorithm.The algorithm used a list of positional data to reserve the information of item ordering .By using these positional data, we developed two main pruning techniques, backward super-pattern condition and same positional data condition. To ensure correct and compact resulted lattice, we also manipulated some special conditions. From the experimental results, our algorithm outperforms CloSpan in the cases of moderately large datasets and low support threshold.
机译:本文提出了一种新的闭合顺序模式挖掘算法。算法使用位置数据列表来保留项目排序的信息.by使用这些位置数据,我们开发了两个主要修剪技术,向后超级模式条件和相同的位置数据条件。为确保正确且紧凑的晶格,我们还可以操纵一些特殊条件。从实验结果来看,我们的算法在适度大的数据集和低支撑阈值的情况下优于Clowpan。

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