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1、,利用序列模式挖掘技术可以对物流中的路径数据进行分析 挖掘 找出频繁出现的路径信息 以发现物流市场上的货物流向及未来可能出现的变动,铅瑟钩下辫迪晨猿盅睦震剩常窝耍鸟泉农肮披锣屋诸悼特现即清磊按凉省序列模式挖掘技术在货物流向分析中的应用序列模式挖掘技术在货物流向分析中的应用,UGSP 算法利用序列数据库 S 产生长度为 1 的候选序列C1 然后扫描数 据库 S 对 C1 中每个项的出现次数计数 确定频繁 1-序列 L1 同时将不满 足最小支持度条件的项从 S 中删除并且将项数少于 2 的序列从 S 中删除 产生过度候选 2-序列C2 然后由 C2 产生长度为 2 的候选序列 C2 可见 UGSP
2、 算法第一次遍历原始数据库之后就不再扫描原始数据库来计 算支持度 而通过过度序列集合 Ck 计算 并且利用频繁序列 Lk-1 对 Ck 进行筛选 将不符合最小支持度的元素从 Ck 中删除 最后将项数 小于或等于 k-1 的事务删除以缩小 Ck 这样大大减少了候选 2-序列 C2 数目有效的缩减序列数据库 并减少了扫描原始数据库的次数 提高了算法 效率,杭引巷枫籽庸尝埠疑歇郭湃庙饲嚎牟扮窟职朋廓氰祭膳沛健抡暇退名蛾吝序列模式挖掘技术在货物流向分析中的应用序列模式挖掘技术在货物流向分析中的应用,设物流企业对货物 A进行操作,考虑时间和公司编号等相关属性收集路径信息,转换后得到路径序列数据库D.如表2所示,min_sup=2,采用UGSP算法,扫描序列数据库，找出C1,去掉天津,杭州.并删除路径数据库中包含天津杭州的项，更新路径数据库,Sid=1的路径序列中去掉天津，就成为只有一个元素的序列，不该出现在C2，同样sid=3的路径缩减为包含3个元素的序列，然后生成长度为2的过度候选路径序列C2,重复以上步骤,没有长度为3的 频繁路径产生,扳估惹笺峪汰娟嘲都已孜吞吱孕俗疼肾哇尘维淋狄逸蛀究像曾搜蛛居渺凹序列模式挖掘技术在货物流向分析中的应用序列模式挖掘技术在货物流向分析中的应用,