【摘 要】
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研究不同用户群上网行为的异同模式具有多方面的实际意义.频繁事件组挖掘常用于发现潜藏在事件序列中的频繁模式.本文利用该技术来研究某一类用户的上网特点,设计了一种基于
【机 构】
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清华大学经济管理学院,北京 100084
【出 处】
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信息系统协会中国分会第三届学术年会
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研究不同用户群上网行为的异同模式具有多方面的实际意义.频繁事件组挖掘常用于发现潜藏在事件序列中的频繁模式.本文利用该技术来研究某一类用户的上网特点,设计了一种基于最小发生域的频繁事件组挖掘算法MOFE,并结合最小发生域的特性,提出了若干优化方法.MOFE同时适用于连续时间和离散时间的事件序列,且不会出现重复计数问题.应用MOFE挖掘老、中、青三类用户的上网习惯,发现了许多有趣的行为模式.MOFE也可用于其他具有连续或离散时间事件序列背景的实际应用研究.
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