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搜索资源 - sequential mining algorithms
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序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要分支，在序列事务及；有关信息处理中有着广泛的应用，如顾客购物习惯、web访问模式、科学实验过程分析、自然灾害预测、疾病治疗、药物检验以及{ sizej pos；
DNA等。序列模式挖掘算法有AprioriAll、GsP、F’reeSpan、本文将设计与实现针对string数据类型的算法，来对序列模式挖掘有更深入的剖析。-Sequence pattern mining is an important branch of data mining, and in t
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the FP-growth suanfa Based on Improved FP-Tree of sequential pattern mining algorithms have been debugging through
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AprioriAll算法的基本思路
1) 排序阶段 利用客户标识customer 2id作为主关键字以及事务发生的时间transaction 2 time作为次关键字对数据库D排序,该步骤将原始的事务数据库转换成客户序列的数据库.
2) 发现频繁项集阶段 利用关联规则挖掘算法找出所有的频繁项目集.
3) 转换阶段 在已经转换的客户序列中,每一个事务被包含于该事物中的所大项目集来替换,如果一个序列不包含任何大项目集,则在已经转换的序列中不应该保留这项事务.
4) 序列阶段 利用核心
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序列模式挖掘算法PrefixSpan，主要用于挖掘频繁的访问序列-Sequential pattern mining algorithms PrefixSpan, mainly for mining frequent access sequences
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在2006年9月召开的ICDM会议上，邀请了ACM KDD创新大奖(InnovationAward)和
Top 10 Algorithms in Data Mining
IEEEICDM研究贡献奖(Research Contributions Award)的获奖者们来参与数据挖掘10大算
法的选举，每人提名10种他认为最重要的算法-Classification，Statistical Learning，Top 10 Algorithms in Data Mining，material
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