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摘要
传统的序列数据库中各数据项的最小支持度是单一的,且不能有效挖掘用户感兴趣的、稀有的数据项。为了有效提高数据挖掘的效率和准确率,文中基于PLWAP-tree提出了前序链接多重支持度树(Preorder Linked Multiple Supports tree,PLMS-tree)来存储序列数据库,并进一步提出了多重最小支持度条件模式增长(Multiple Support-Conditional Pattern growth,MSCP-growth)算法。算法采用对每个频繁数据项设置多重最小支持度的方法来减少空间和时间的开销。对于每个频繁数据项设置不同的支持度,来挖掘用户所需的数据序列,能有效提高数据挖掘的效率和准确率。实验结果验证了算法的有效性,对序列模式下的数据项目集挖掘的时间效率和空间效率有明显的提高。
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