%0 Journal Article
%T 融合多种支持度定义的频繁情节挖掘算法
%A 倪艺洋
%A 施伯乐
%A 朱辉生
%A 汪卫
%A 陈琳
%J -
%D 2020
%R 10.13328/j.cnki.jos.005851
%X 事件序列中蕴藏的频繁情节刻画了用户或系统的行为规律.现有的频繁情节挖掘算法在各自支持度定义下具有较好的挖掘效果，但在支持度定义发生变化时却很难甚至无法直接挖掘频繁情节.针对用户多变的支持度定义需求，提出了一种频繁情节挖掘算法FEM-DFS（frequent episode mining-depth first search）.该算法通过单遍扫描事件序列，以深度优先搜索方式来发现频繁情节，以共享前/后缀树来存储频繁情节，以单调性、前缀单调性或后缀单调性来压缩频繁情节的搜索空间.实验评估证实了所提出算法的有效性
%K 事件序列 频繁情节 挖掘 支持度 深度优先遍历
%U http://www.jos.org.cn/jos/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=5851&flag=1