事件重叠下的频繁串行情节发现算法
全部作者： 卓鹏 肖波 蔺志青 第1作者单位： 北京邮电大学电信工程学院摘要： 在事件序列的数据挖掘中, 1个重要的步骤就是发现频繁情节。 1旦发现频繁情节就能导出描述该序列行为的情节规则。H. Mannila等人提出的WINEPI算法没有考虑多个事件出现在同1时间点的问题，而这1问题在电信告警中却普遍存在。为此，本文提出1种合适的改进算法，较好地处理了这1问题。 关键词： 数据挖掘，事件序列，频繁情节，事件重叠 (浏览全文) 发表日期： 2007年07月17日 同行评议：
本文在分析了他人算法的基础上，改进了1种事件重叠下的频繁串行情节发现算法，对于数据挖掘具有1定意义。 该文结构清晰，表达叙述清楚，内容安排合理，具有1定参考价值。主要不足表现在： （1）缺少对所提出的改进算法有效性验证，包括仿真验证和实际典型数据验证，因此，在1定程度上，缺少说服力，希望能补充。 （2）文章引用文献偏少，且文献比较陈旧，在1定程度上，还不能很好地说明目前最先进的本领域研究水平，也就不能很好地说明本人开展工作的效果。 （3）文章中还有多处笔误，例如“3.2改进算法描述”写成了\"该进算法描述\"等。
综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。【事件重叠下的频繁串行情节发现算法】相关文章：
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