序列模糊概念格模型及其渐进式构造

摘要：

传统的序列模式挖掘主要是挖掘满足最小支持度的频繁序列,没有考虑序列在实际中的重要度.为了能够有效地挖掘重要的序列模式,提出了一种序列模糊概念格模型,对所有序列的项目引入了重要度权值,定义了序列的重要度及可以动态调整最小支持度minsup的自适应系数;扩展了模糊形式背景,使其能够方便地表示序列,定义了概念的Galois闭包连接、序列模糊概念及序列模糊格结构,并给出了序列模糊概念格的渐进式构造算法SeqFuzCL.实验表明,序列模糊概念格模型可以方便有效地组织自适应序列模式,在时间与空间上都具有良好的性能,并为进一步挖掘自适应序列模式提供了理论支持.

关键词：序列模式、模糊形式背景、模糊概念格、渐进式构造

所属期刊栏目：38

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金61070047,61070133,61003180;江苏省自然科学基金BK2008206,BK2010311;江苏省教育厅自然科学基金08KJB520012

在线出版日期：2011-06-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：224-230