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| 从时序数据库中挖掘频繁部分周期模式的高效算法 | |
| 引用本文： | 王大治,李曼,王嘉许.从时序数据库中挖掘频繁部分周期模式的高效算法[J].许昌学院学报,2003,22(2):8-11. |
| 作者姓名： | 王大治 李曼 王嘉许 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院,成都计算机应用研究所,四川,成都,610041 2. 中国人民大学,信息学院,北京,100872 3. 许继,长安监理公司,河南,许昌,461000 |
| 摘 要： | 从时序数据库中挖掘周期模式是重要的数据任务，而部分周期仅关心所有时间点中的一个子集的周期行为，它在现实世界中广泛存在．本文提出了一个新颖的基于前缀图的挖掘频繁部分周期模式的算法，并通过实验证明了该算法在执行效率上比现有的挖掘频繁部分周期模式的算法有较大提高． |
| 关 键 词： | 时序数据库 数据挖掘 频繁部分周期模式 前缀图 挖掘算法 时间点 |
| 文章编号： | 1671-9824(2003)02-0008-04 |
An Efficient Algorithm for Mining Frequent Partial Periodicity Patterns in Time Series Database |
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| WANG Da zhi ,LI Man ,WANG Jia Xu.An Efficient Algorithm for Mining Frequent Partial Periodicity Patterns in Time Series Database[J].Journal of Xuchang University,2003,22(2):8-11. | |
| Authors: | WANG Da zhi LI Man WANG Jia Xu |
| Institution: | WANG Da zhi 1,LI Man 2,WANG Jia Xu 3 |
| Abstract: | It is an essential task to mine frequent partial periodicity patterns from time series database.Partial periodicity,which associates only with periodic behavior of a subset at all time points,exists ubiquitously in the real world.In this paper,we proposed an efficient algorithm for mining frequent partial periodicity patterns based on a novel graph structure,and proved that this algorithm is more efficient than all the previous algorithms by experiment. |
| Keywords: | partial periodicity data mining time series database frequent patterns |
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