一次性条件下自适应高平均效用的序列模式挖掘方法

摘要

本发明一次性条件下自适应高平均效用序列模式挖掘方法，涉及电数字数据处理技术领域，通过设置支持度下界，利用模式拼接缩减候选模式的空间、采用队列结构计算模式中支持度来解决一次性条件下自适应高平均效用序列模式挖掘，该方法在一次性条件下，自适应地挖掘出高平均效用模式，克服了现有技术针对一次性条件下自适应高平均效用序列模式挖掘问题存在的很难兼顾求解一般性、准确性和灵活性，以及在保证结果集非冗余的同时不能够挖掘到有价值信息的缺陷。