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事件重疊下的頻繁串行情節發現算法
全部作者： 卓鵬 肖波 藺志青 第1作者單位： 北京郵電大學電信工程學院 論文摘要： 在事件序列的數據挖掘中, 1個重要的步驟就是發現頻繁情節。 1旦發現頻繁情節就能導出描述該序列行為的情節規則。H. Mannila等人提出的WINEPI算法沒有考慮多個事件出現在同1時間點的問題，而這1問題在電信告警中卻普遍存在。為此，本文提出1種合適的改進算法，較好地處理了這1問題。 關鍵詞： 數據挖掘，事件序列，頻繁情節，事件重疊 (瀏覽全文) 發表日期： 2007年07月17日 同行評議：
本文在分析了他人算法的基礎上，改進了1種事件重疊下的頻繁串行情節發現算法，對于數據挖掘具有1定意義。 該文結構清晰，表達敘述清楚，內容安排合理，具有1定參考價值。主要不足表現在： （1）缺少對所提出的改進算法有效性驗證，包括仿真驗證和實際典型數據驗證，因此，在1定程度上，缺少說服力，希望能補充。 （2）文章引用文獻偏少，且文獻比較陳舊，在1定程度上，還不能很好地說明目前最先進的本領域研究水平，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改進算法描述”寫成了\"該進算法描述\"等�！�
綜合評價： 修改稿： 注：同行評議是由特聘的同行專家給出的評審意見，綜合評價是綜合專家對論文各要素的評議得出的數值，以1至5顆星顯示。【事件重疊下的頻繁串行情節發現算法】相關文章：
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