本文選題：序列模式挖掘　切入點(diǎn)：Web日志挖掘　出處：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2016年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：序列模式挖掘是從序列數(shù)據(jù)庫中挖掘相對時間或其他模式出現(xiàn)頻率高的模式。針對PrefixSpan算法構(gòu)造投影數(shù)據(jù)庫時開銷巨大、掃描效率不高的問題,通過以序列擴(kuò)展代替項(xiàng)集進(jìn)行擴(kuò)展、放棄挖掘序列數(shù)小于閾值min_support的投影數(shù)據(jù)庫以及直接遞歸局部頻繁項(xiàng)等方式進(jìn)行改進(jìn),并將改進(jìn)方法應(yīng)用于Web用戶行為模式挖掘中,對日志記錄中的規(guī)律進(jìn)行分析和研究。實(shí)驗(yàn)分析表明,相比PrefixSpan算法,該改進(jìn)算法在算法效率方面有一定的提高。
[Abstract]:Sequential pattern mining is the mining of patterns with high relative time or high frequency of other patterns from the sequence database. Aiming at the problem that the PrefixSpan algorithm has a huge overhead and low scanning efficiency when constructing a projective database. By replacing itemsets with sequence extension, the projection database with sequence number less than threshold min_support and local frequent items with direct recursion are abandoned. The improved method is applied to Web user behavior pattern mining. The experimental results show that the improved algorithm is more efficient than the PrefixSpan algorithm.
【作者單位】： 山西大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)學(xué)院;山西大學(xué)計(jì)算機(jī)智能與中文信息處理教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61202018,61305057,61303008) 山西省青年科技基金(2013021018-1) 山西省高等學(xué)�？萍紕�(chuàng)新項(xiàng)目(2013102)資助
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1565324