【摘 要】
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高效用序列模式挖掘是数据挖掘领域的一项重要内容,在生物信息学、消费行为分析等方面具有重要的应用.与传统基于频繁项模式挖掘方法不同,高效用序列模式挖掘不仅考虑项集的
【机 构】
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宁波财经学院金融与信息学院,宁波财经学院数字技术与工程学院
【基金项目】
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浙江省公益技术应用研究计划项目(LGF19H180002,2017C35014),宁波市自然科学基金项目(2017A610122),慈溪市社会发展科技计划项目(CN2018001)资助。
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高效用序列模式挖掘是数据挖掘领域的一项重要内容,在生物信息学、消费行为分析等方面具有重要的应用.与传统基于频繁项模式挖掘方法不同,高效用序列模式挖掘不仅考虑项集的内外效用,更突出项集的时间序列含义,计算复杂度较高.尽管已经有一定数量的算法被提出应用于解决该类问题,挖掘算法的时空效率依然成为该领域的主要研究热点问题.鉴于此,本文提出一个基于模式增长的高效用序列模式挖掘算法HUSP-FP.依据高效用序列项集必须满足事务效用闭包属性要求,算法首先在去除无用项后建立全局树,进而采用模式增长方法从全局树上获取全部高
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