多粒度时间文本数据的周期模式挖掘算法

摘要：

大规模文本数据挖掘是大数据分析的重要分支,也是近年来的一个研究热点.研究了多粒度时间文本数据周期模式挖掘算法,首先提出了时间粒度转换、多粒度时间间隔等概念,然后建立了文本数据的周期模型,给出了一个多粒度时间文本下的周期模式挖掘算法,最后对大量病毒文本文献数据进行了实验,表明了提出的算法可以挖掘一些有效的周期模式,讨论了周期宽松度对支持度和置信度的影响.该研究为大文本数据分析提供了一种新的方法.

关键词：多粒度时间、文本数据、数据挖掘、周期模式

所属期刊栏目：40

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2014-04-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：251-254,262