38、序列挖掘与B2B会议调度优化问题研究

Mars5

于 2025-10-04 09:12:27 发布

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分类专栏： AI与运筹学融合前沿文章标签：序列挖掘 B2B会议调度优化频繁项集

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序列挖掘与B2B会议调度优化问题研究

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序列挖掘是数据挖掘领域的重要研究方向，其思想源于早期Agrawal等人的工作。序列挖掘主要有两种类型，一是挖掘频繁项集序列，即数据库中集合序列所包含的集合序列；二是挖掘单个符号序列，这两种问题紧密相关且可相互转换。

算法性能比较

在不同算法的性能方面，有如下发现：
- 全局模型与其他方法对比 ：全局模型与常规DFA表现相似，但速度更快。在JMLR和FIFA等包含众多符号的数据集中，不使用投影频率是一个严重的缺陷，全局 - p.f.的表现明显优于全局模型。
- 专业算法对比 ：在专业算法中，cSpade的性能优于PreﬁxSpan，它是最先进的算法，在所有实验中（不考虑最高频率阈值）速度最快。global - p.f.受PreﬁxSpan启发，二者表现相似。不过，对于密集的iPRG数据集，PreﬁxSpan表现优于global - p.f.；而对于大型稀疏的FIFA数据集，情况则相反，这可能是由于CP求解器和PreﬁxSpan软件的实现选择不同。