基于可信推断的流数据序列模式分析算法

摘要：

序列模式在基因分析、金融预测等方面有着重要的应用,是数据挖掘的一个主要分支.鉴于数据流应用的日益增多,本文在研究传统序列模式挖掘算法的基础上,提出了一种基于可扩展滑动窗口和贝叶斯概率过滤的面向数据流的序列模式挖掘算法(BMSP-DS算法),目的是简化序列模式发现的中间结果,提高挖掘效率,以便在小的存储空间和低的运算时间内快速发现流数据的频繁序列模式,同时算法也减少了因主观支持度取值不当对模式发现造成的负面影响.实验结果表明,该算法是可行、较优的.

关键词：数据流、序列模式、滑动窗口、贝叶斯概率

所属期刊栏目：27

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60273075

在线出版日期：2006-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1292-1295