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事件重疊下的頻繁串行情節(jié)發(fā)現(xiàn)算法

時(shí)間:2024-08-08 10:08:16 通信工程畢業(yè)論文 我要投稿
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事件重疊下的頻繁串行情節(jié)發(fā)現(xiàn)算法

全部作者: 卓鵬 肖波 藺志青 第1作者單位: 北京郵電大學(xué)電信工程學(xué)院 論文摘要: 在事件序列的數(shù)據(jù)挖掘中, 1個(gè)重要的步驟就是發(fā)現(xiàn)頻繁情節(jié)。 1旦發(fā)現(xiàn)頻繁情節(jié)就能導(dǎo)出描述該序列行為的情節(jié)規(guī)則。H. Mannila等人提出的WINEPI算法沒有考慮多個(gè)事件出現(xiàn)在同1時(shí)間點(diǎn)的問題,而這1問題在電信告警中卻普遍存在。為此,本文提出1種合適的改進(jìn)算法,較好地處理了這1問題。 關(guān)鍵詞: 數(shù)據(jù)挖掘,事件序列,頻繁情節(jié),事件重疊 (瀏覽全文) 發(fā)表日期: 2007年07月17日 同行評議:

本文在分析了他人算法的基礎(chǔ)上,改進(jìn)了1種事件重疊下的頻繁串行情節(jié)發(fā)現(xiàn)算法,對于數(shù)據(jù)挖掘具有1定意義。 該文結(jié)構(gòu)清晰,表達(dá)敘述清楚,內(nèi)容安排合理,具有1定參考價(jià)值。主要不足表現(xiàn)在: (1)缺少對所提出的改進(jìn)算法有效性驗(yàn)證,包括仿真驗(yàn)證和實(shí)際典型數(shù)據(jù)驗(yàn)證,因此,在1定程度上,缺少說服力,希望能補(bǔ)充。 (2)文章引用文獻(xiàn)偏少,且文獻(xiàn)比較陳舊,在1定程度上,還不能很好地說明目前最先進(jìn)的本領(lǐng)域研究水平,也就不能很好地說明本人開展工作的效果。 (3)文章中還有多處筆誤,例如“3.2改進(jìn)算法描述”寫成了\"該進(jìn)算法描述\"等!

綜合評價(jià): 修改稿: 注:同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見,綜合評價(jià)是綜合專家對論文各要素的評議得出的數(shù)值,以1至5顆星顯示。

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