%0 Journal Article
%T 时态数据挖掘的相似性发现技术
%A 沈钧毅
%A 潘定
%J -
%D 2007
%X 现实世界存在着大量的时态数据,时态数据挖掘(temporal data mining,简称TDM)是近年来学术界关注的一个重要研究课题.相似性发现技术关注数据的发展变化,试图从时态数据中发现事物动态演化的相似性规律.分析和比较了近年来TDM研究中涉及的主要相似性发现技术.首先区分定义了3类时态数据:时间序列、事件序列和交易序列;然后分类并讨论了各种与序列相关的主要方法和技术,涉及相似性度量、序列抽象表示和搜索,以及各类挖掘任务及其算法操作;最后展望进一步研究的方向
%K 数据挖掘 时态数据 相似性发现 时态规则
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20070209&flag=1