메뉴 건너뛰기
소속 기관 / 학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 / 회원가입
고객센터 ENG
주제분류
인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG
학술대회자료
오류 신고하기해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지
정보가 잘못된 경우 알려주세요!

A Novel Algorithm for Efficiently Sequential Pattern Mining : IESE-Span

논문 기본 정보

저자정보
(University of Scinece and Technology of China) (University of Scinece and Technology)
저널정보
인하대학교 정석물류통상연구원 인하대학교 정석물류통상연구원 학술대회 Proceedings of the 3rd International conference on risk management &Global e-business(volume 2)
발행연도
수록면
969 - 976 (8page)
오류 신고하기
표지

피인용 0

A Novel Algorithm for Efficiently Sequential Pattern Mining : IESE-Span
검색

    초록·키워드

    this paper proposed an IESE-Span algorithm using frequent itemsets to mine sequential patterns. This algorithm redefines the length of sequence and increases the granularity of mining sequential patterns. At first, this algorithm mines all the frequent itemsets as the increasing unit in the process of sequential pattern mining. Position information of frequent 2-itemsets (or sequences) is represented by frequent 2-itemsets (or sequences)-adjacency matrix and support degree of sequence is calculated by positions sets. Experiments show that the proposed algorithm is better in both time and space performance compared to traditional sequential pattern mining algorithm.


    #data mining #sequence pattern mining #position sets #adjacency martix

    본문·목차

    최근 본 자료 전체보기

      261113_dbpiaconnect
      261109 에디터픽 큐레이션
      261110 에디터픽 큐레이션
      261017_Citeasy Update
      260915_DBpiaAI2학기
      UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-000-001296083