【摘 要】
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由于其内在的计算复杂性，在密集型数据序列数据库中挖掘全部频繁项集往往非常困难，解决方案之一是挖掘最大频繁序列。传统的序列模式方法对满足最小支持度阂值的序列同等对待，但
【机 构】
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中国地质大学（北京）人文经管学院,中国地质大学（北京）资源环境管理实验室,北京科技大学经济管理学院
【基金项目】
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基金项目：国家自然科学基金资助项目“高维稀疏数据聚类研究”（编号：70771007）.
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由于其内在的计算复杂性，在密集型数据序列数据库中挖掘全部频繁项集往往非常困难，解决方案之一是挖掘最大频繁序列。传统的序列模式方法对满足最小支持度阂值的序列同等对待，但在真实数据库中不同的序列往往具有不同的重要程度。为解决上述问题，提出了一种挖掘加权最大频繁序列的新算法。该算法利用频繁项目出现的频率来计算频繁序列的权重，给出了频繁加权序列的定义，该定义的引入不仅可以找出较为重要的最大频繁序列，而且可以使挖掘结果同样具有反单调性，从能够加速剪枝，提高算法效率。实验结果表明，加权最大频繁序列算法是有效的。
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