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申请/专利权人：内蒙古大学
摘要：本发明涉及数据处理和数据挖掘技术领域，尤其涉及面向时间有序周期事务数据的周期聚簇频繁模式挖掘算法。包括以下步骤：先利用Apriori‑TID算法对项集的每个周期判断是否频繁；找到每个满足频繁的周期对应发生时间集合，并对每个频繁周期上的发生时间集合使用DBSCAN聚类算法并判断是否聚簇，如果满足聚簇，则得到对应聚簇发生区间；对所有周期上的聚簇发生区间之间进行相似计算，判断该项集是否为周期聚簇频繁模式；对所有项集进行如上判断过程，就可以找到所有周期聚簇频繁模式Naive算法。本发明提出了面向时间有序周期事务数据的周期聚簇频繁模式挖掘算法，解决在时间有序周期事务数据集中挖掘周期聚簇频繁模式问题。
主权项：1.面向时间有序周期事务数据的周期聚簇频繁模式挖掘算法，其特征在于：包括以下步骤：步骤一：先利用Apriori-TID算法对项集的每个周期判断是否频繁；步骤二：找到每个满足频繁的周期对应发生时间集合，并对每个频繁周期上的发生时间集合使用DBSCAN聚类算法并判断是否聚簇，如果满足聚簇，则得到对应聚簇发生区间；步骤三：对所有周期上的聚簇发生区间之间进行相似计算，如果某个周期上的聚簇发生区间与其他周期的聚簇发生区间相似，且与之相似的聚簇发生区间所在周期总数大于给定阈值，那么该聚簇发生区间就是项集的周期发生区间，该项集就是周期聚簇频繁模式；步骤四：对所有项集进行如上判断过程，就可以找到所有周期聚簇频繁模式Naive算法。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 内蒙古大学 面向时间有序周期事务数据的周期聚簇频繁模式挖掘算法
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