【摘 要】
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校园卡技术的广泛应用是高校信息化程度的重要标志,其中学生消费数据隐含了强大的潜在价值,对其进行挖掘具备重大的实用意义。由此,提出一种将校园消费流水数据转换为带有时
【机 构】
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西安邮电大学计算机学院,西安邮电大学陕西省网络数据智能处理重点实验室
【基金项目】
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陕西省教育厅专项科研项目(No.14JK1665);西安邮电大学研究生创新基金项目(No.114-602080125)
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校园卡技术的广泛应用是高校信息化程度的重要标志,其中学生消费数据隐含了强大的潜在价值,对其进行挖掘具备重大的实用意义。由此,提出一种将校园消费流水数据转换为带有时空属性的消费轨迹树DP-DBSCAN算法和带有关系标签的频繁轨迹挖掘模式FP-TRtree。DP-DBSCAN算法采用时间分块、顺序查询和距离度量,能高效地将数据转换为FP-TRtree带有顺序的频繁一项集,同时无需考虑参数问题,也避免了查询每个数据点最近邻对象的巨大耗时。FP-TRtree模式按顺序添加关系值,支持度降序排序,并对相同轨迹节点间
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