【摘 要】
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对较大数据集挖掘序列模式时,可能会因产生的大量候选集等原因无法装入内存而难以进行。文中提出基于分区的序列模式挖掘算法,以期克服有限存储问题,为并行处理及分布式处理
【机 构】
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合肥工业大学计算机与信息学院,宿州学院计算机科学与技术系
【基金项目】
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安徽省自然科学基金项目（090412044）, 安徽省高等学校省级优秀青年人才基金项目（2010SQRL193）
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对较大数据集挖掘序列模式时,可能会因产生的大量候选集等原因无法装入内存而难以进行。文中提出基于分区的序列模式挖掘算法,以期克服有限存储问题,为并行处理及分布式处理做好基础。此外,当给出的分区数固定时,不同的分区性能可能存在较大差异,通过聚类方法对数据集预处理,以得到可以产生较少局部频繁序列的特定分区,最终得到较少的全局候选序列以减少第二遍扫描时间。理论分析和实验表明,所提出的方法可比普通分区方法得到更加优化的分区,从而效率更高。
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