贝叶斯(Bayesian)方法是近年来数据挖掘中引人注目的研究热点之一,它有效地处理不完备数据、溢出数据和噪声数据之间的序列相关性.该文在对传统序列模式挖掘算法和贝叶斯知识研究的基础上,描述了序列的概率论模型,结合贝叶斯学习,简化了序列模式挖掘过程,提出了一种面向噪声数据的基于贝叶斯方法的序列模式挖掘算法.最后对该算法进行了复杂度分析,并验证了算法性能的优越性.
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
