CHSPM:一個完整的混合型循序樣式探勘演算法

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題名:	CHSPM:一個完整的混合型循序樣式探勘演算法
其他題名:	CHSPM: A complete hybrid sequential patterns mining algorithm
作者:	周清江;原孝任
貢獻者:	淡江大學資訊管理學系
關鍵詞:	循序樣式;資料探勘;樣式成長;Sequential pattern;Data mining;Pattern growth
日期:	2005-05
上傳時間:	2014-02-11 15:52:30 (UTC+8)
摘要:	循序樣式探勘(sequential pattern mining)是一項重要的資料探勘問題，主要的任務是要由原始資料間的先後次序資訊中，找出常見的順序樣式，其應用相當廣泛，包括顧客購買行為分析、網站日誌探勘以及基因定序等等。循序樣式探勘的研究依據樣式中相鄰之項目於資料庫中是否也必須相鄰可粗略的分為連續循序樣式、非連續循序樣式及混合循序樣式探勘等三類。過去混合循序樣式探勘的研究，演算法都以Apriori為基礎，我們發現其探勘出的結果並不完整，因此利用樣式成長(pattern-growth)探勘方法，以窮舉的方式找出完整之混合循序樣式，並以實驗展現CHSPM可以探勘出完整的混合循序樣式。
關聯:	第十六屆國際資訊管理學術研討會論文集：企業創新與IT創新之間的連結：機會發現=Proceedings of the 16th International Conference on Information Management，12頁
顯示於類別:	[資訊管理學系暨研究所] 會議論文

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