【摘 要】
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提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP，该算法包括3个步骤：挖掘数据集中的最大频繁模式，每个频繁模式成为一个模式类；比较数据中各序列
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,广西师范学院计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60875029)
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提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP，该算法包括3个步骤：挖掘数据集中的最大频繁模式，每个频繁模式成为一个模式类；比较数据中各序列项序列与各模式类的包含与相似关系；按照一定的规则抽取与各模式类相关的属性，给出以属性为前件、模式类为后件的多维序列规则为形式的多维序列模式挖掘结果。对算法进行分析表明，该算法是有效的，且具有较好的可扩展性。
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