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MAXSeq: 一个新的最大频繁序列挖掘算法
引用本文:马传香,李庆华,简钟.MAXSeq: 一个新的最大频繁序列挖掘算法[J].小型微型计算机系统,2006,27(6):1092-1096.
作者姓名:马传香  李庆华  简钟
作者单位:1. 湖北大学,数学与计算机科学学院,湖北,武汉,430062
2. 华中科技大学,计算机科学学院,湖北,武汉,430074
基金项目:国家高技术研究发展计划(863计划);湖北省自然科学基金;湖北省教育厅科研项目;湖北大学校科研和教改项目
摘    要:最大频繁序列发现是数据挖掘中的一个重要分支.本文提出一种发现最大频繁序列集的算法MAXSeq,该算法通过对潜在的最大频繁序列进行选择性的扩展,直接判断其是否为最大序列,无须对候选最大序列进行维护,从而显著减小了存储开销.同时,优化策略的恰当运用对降低CPU时间起着至关重要的作用.

关 键 词:数据挖掘  序列模式  最大频繁序列
文章编号:1000-1220(2006)06-1092-05
收稿时间:03 2 2005 12:00AM
修稿时间:2005-03-022005-09-27

An Algorithm for Mining Maximal Frequent Sequences
MA Chuan-xiang,LI Qing-hua,JIAN Zhong.An Algorithm for Mining Maximal Frequent Sequences[J].Mini-micro Systems,2006,27(6):1092-1096.
Authors:MA Chuan-xiang  LI Qing-hua  JIAN Zhong
Affiliation:1.School of Mathematics and Computer Science, Hubei University, Wuhan 430062, China;2.School of Computer Science, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China
Abstract:Discovering the maximal frequent sequence is an important branch in data mining. An new algorithm, named MAXSeq, for mining maximal frequent sequences is proposed. The algorithm uses a new checking scheme, which directly checks whether the current sequence is MAX or not without the candidate maintenance. Thus that consumes less memory than the previous algorithms. Moreover, the times of database scanning and the number of potential maximal sequence are greatly decreased by using the optimization strategy.
Keywords:data mining  sequential patterns  maximal frequent sequence
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