Analyzing Sequential Patterns in Retail Databases

Unil Yun

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Analyzing Sequential Patterns in Retail Databases

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自从顺序的模式的一个巨大的数字通常是 mined，在大顺序数据库发现顺序的模式相关是在数据采矿的必要任务之一，但是它是难的与关联发现顺序的模式。根据真实应用程序的要求，需要的数据分析应该是不同的。在以前的采矿来临，在采矿以后顺序的模式，有弱亲密关系的顺序的模式与高最小的支持被发现平。在这篇论文，一个新框架为采矿被建议在的加权的支持亲密关系模式一项客观措施，顺序的 ws 信心被开发与加权的支持亲密关系模式检测相关顺序的模式。高效地修剪弱亲密关系模式， ws 信心措施满足反单调，这被证明；穿过能被使用与不一样的加权的支持层次消除顺序的模式的加权的支持性质。基于框架，一个加权的支持亲密关系模式采矿算法(WSMiner ) 被建议。性能研究证明 WSMiner 是有效的；为采矿可伸缩加权的支持亲密关系模式。

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来源
《计算机科学技术学报：英文版》 |2007年第2期|287-296|共10页
作者
Unil Yun;
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作者单位

Electronics and Telecommunications Research Institute;

Telematics & USN Research Division LBS/Telematics Convergence Research Team;

161 Gajeong-dong;

Yuseong-gu;

Daejeon;

305-700;

Korea;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP311.13;
关键词
数据库; 数据挖掘; 连续模式挖掘算法; 数据分析;

机译：数据挖掘;顺序模式挖掘;顺序ws置信度;加权支持相似度;

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