【摘 要】
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间隙约束的序列模式挖掘是指从序列或序列数据库中查找满足给定的间隙约束的频繁子序列(序列子串),即为模式。当用户不具有先验知识时,难以给定恰当的间隙约束。有鉴于此,本文研究了一种基于Apriori原则的无间隙约束的无重叠序列模式挖掘问题。为了挖掘频繁模式,本文采用模式增长的方式实现候选模式的生成,并采用网树结构实现候选模式支持度的计算,进而判定其频繁性。本文的主要研究内容和相关工作如下:1、提出了无
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间隙约束的序列模式挖掘是指从序列或序列数据库中查找满足给定的间隙约束的频繁子序列(序列子串),即为模式。当用户不具有先验知识时,难以给定恰当的间隙约束。有鉴于此,本文研究了一种基于Apriori原则的无间隙约束的无重叠序列模式挖掘问题。为了挖掘频繁模式,本文采用模式增长的方式实现候选模式的生成,并采用网树结构实现候选模式支持度的计算,进而判定其频繁性。本文的主要研究内容和相关工作如下:1、提出了无间隙条件下的无重叠序列模式挖掘问题,并针对该问题给出了严格的定义,了解国内外研究现状及已知的算法;2、在计算模式支持度问题中了解到现有的INSgrow算法效率太慢的问题并提出新NOPMNT算法解决该难题;3、本文提出了无间隙约束的无重叠序列模式挖掘算法NOSPGC并举例证明NOSPGC算法的高效性;4、将DNA序列和蛋白质序列作为实验数据进行对比实验来验证NOSEP算法、GSgrow算法、Net Mining-B算法、Net Mining-D算法和NOSPGC算法的性能及不同参数对实验结果的影响。
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