事件序列上的频繁情节挖掘算法
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Algorithms for Mining Frequent Episodes on the Event Sequences
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    摘要:

    事件序列上的频繁情节挖掘是时序数据挖掘领域的热点之一, 基于非重叠发生的支持度定义, 提出一个频繁情节挖掘算法NONEPI++, 该算法首先通过情节串接产生候选情节, 然后通过预剪枝和计算情节发生的时间戳来产生频繁情节. 算法只需扫描事件序列一次, 大大提高了情节挖掘的效率. 实验证明, NONEPI++算法能有效地挖掘频繁情节.

    Abstract:

    Mining frequent episodes on the event sequences is one of the hot areas of data mining. In this paper, support based on non-overlapped occurrence is definited. We propose an algorithm called NONEPI++ for mining frequent episodes, which firstly generate candidate episodes by join episodes, then generate frequent episodes by pre-pruning and timestamp calculating. The algorithm can improve the efficiency of mining episodes. Experiments show that NONEPI++ algorithm can effectively mine frequent episodes.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

丁勇,王云,李丛.事件序列上的频繁情节挖掘算法.计算机系统应用,2014,23(12):202-205

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  • 收稿日期:2014-04-01
  • 最后修改日期:2014-05-04
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  • 在线发布日期: 2014-12-15
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