考慮價(jià)格的跨種類(lèi)模糊序列模式挖掘算法

　　序列模式挖掘是一種從大規(guī)模序列數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)頻繁子序列的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，在用戶(hù)行為研究、市場(chǎng)分析以及決策支持等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。自從Agrawal等人提出并給出一種挖掘算法-Apriori以來(lái)，已經(jīng)有許多不同形式的序列模式以及改進(jìn)的挖掘算法被提出，如GSP算法H1、SPADE算法。PrefixSpan算法等。然而采用這些算法挖掘得到的序列模式僅包括產(chǎn)品項(xiàng)目的順序以及一些隱性信息，例如采用GSP算法得到的序列模式中的相鄰項(xiàng)目集之間滿足一定的時(shí)間間隔限制，而序列中產(chǎn)品項(xiàng)目本身的信息和相鄰項(xiàng)目集的時(shí)間間隔大小等信息都被忽略掉了。
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