【摘 要】
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为了高效地从海量物流数据中获取频繁路径,根据物流网络及物流的特征设计了一种物流数据模型以及一种充分考虑了物流网络拓扑信息的频繁路径序列挖掘算法PMWTI（Path Mining Wi
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61363027）, 广西自然科学基金项目（2012GXNSFAA053225）资助
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为了高效地从海量物流数据中获取频繁路径,根据物流网络及物流的特征设计了一种物流数据模型以及一种充分考虑了物流网络拓扑信息的频繁路径序列挖掘算法PMWTI（Path Mining With Topology Information）。在PMWTI中设计了一种用于候选路径序列深度剪枝的代价容忍度剪枝方法,该方法在利用Apriori性质剪枝的基础上进一步去除了部分不可能是频繁路径序列的候选路径序列,这在一定程度上缩减了候选路径序列规模,从而减少了对数据集的扫描。实验表明,相比没有采用该剪枝方法的同等算法,PMW
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