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一种新颖周期模式的挖掘

Wavelet Miner: Mining Rare Periodic Patterns
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摘要 基于小波数据结构设计了一种用于挖掘新的周期模式(RPP)的算法.该周期模式不同于以支持度为度量标准挖掘的周期或半周期模式,它能有效地发现RPP中P=〈Am→Bn〉这样的模式.实验证明该算法是有效的,且具有很好的延展性. A algorithm is designed for mining a kind of new periodic pattern (RPP) in our paper, which is based on wavelet data structre. This periodic pattern is different from existing periodic patterns or semi-periodic patterns that are measured using minimum support. It would effectively find the model such as P=〈A^m→B^n〉. The approach is experimentally evaluated to demonstrate that the proposed approach is efficient and promising.
出处 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2008年第5期37-39,42,共4页 Journal of Henan Normal University(Natural Science Edition)
基金 国家自然科学基金(90718020) 国家973计划前期研究专项课题(2008CB317108) 教育部人文重点研究基地重大项目(07JJD720044) 广西自然科学基金(桂科自0640069)
关键词 小波数据结构 序列匹配 新颖周期模式(RPP) wavelet data struetre sequence matching RPP
  • 相关文献

参考文献5

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共引文献4

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