【摘 要】
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针对现有用户行为序列模式挖掘方法的单一支持度局限性问题，提出一种基于前缀树结构的多支持度序列模式挖掘方法。设计一种多支持度条件下的前缀树结构MSLP-tree，并基于此结构
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB0501900)
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针对现有用户行为序列模式挖掘方法的单一支持度局限性问题，提出一种基于前缀树结构的多支持度序列模式挖掘方法。设计一种多支持度条件下的前缀树结构MSLP-tree，并基于此结构提出一种序列模式增长算法MSLP-growth。通过考虑各数据项不同最小支持度，获取更精确的频繁序列模式，在确保挖掘结果的准确性和完整性的前提下，大大压缩搜索空间，缩短挖掘时间。实验结果表明，相较于MS-GSP算法，MSLP-growth算法具有更高的挖掘效率和可扩展性。
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