Parte del contenido de esta aplicación no está disponible en este momento.
Si esta situación persiste, contáctenos aComentarios y contacto
1. (CN102096719) Graph-based storage pattern mining method

Oficina : China
Número de la solicitud: 201110040963.0 Fecha de la solicitud: 18.02.2011
Número de publicación : 102096719 Fecha de publicación: 15.06.2011
Tipo de publicación : A
CIP:
G06F 17/30
G FISICA
06
COMPUTO; CALCULO; CONTEO
F
TRATAMIENTO DE DATOS DIGITALES ELECTRICOS
17
Equipo o métodos de tratamiento de datos o de cálculo digital, especialmente adaptados para funciones específicas
30
Recuperación de la información; Estructura de bases de datos a este efecto
Solicitantes: Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences
中国科学院计算技术研究所
TianJin ZhongKe BlueWhale Information Technology Co., Ltd.
天津中科蓝鲸信息技术有限公司
Personas inventoras: Zhang Jingliang
张敬亮
Liang Shuang
梁爽
Mandatarias/os: wang yong
北京泛华伟业知识产权代理有限公司 11280
Fecha de prioridad:
Título: (EN) Graph-based storage pattern mining method
(ZH) 一种基于图的存储模式挖掘方法
Resumen: front page image
(EN) The invention provides a graph-based storage pattern mining method. The method comprises accumulating original sequence information through primary traversal, compressing and storing the accumulated original sequence information in a frequent pattern graph; and traveling the frequent sub-graphs in the frequent pattern graph based on pattern grow conditions to generate an effectively-optimized fuzzy frequent sub-pattern. The original sequence information is stored through graph topology to obviate the frequent sequence scanning; and the mining target is simplified by use of a frequency pattern so as to lower the mining cost. The method is suitable for the storage pattern mining for large-scale data intensive application and can support online flow-type mining.
(ZH)

本发明提供一种基于图的存储模式挖掘方法,通过一次遍历将原始序列信息累积并压缩保存于频繁模式图中,再利用模式生长条件通过对频繁模式图中频繁子图的游历产生优化有效的模糊频繁子模式。通过图中拓扑对原始序列信息的保存避免了对序列的多次扫描;同时其利用频度模式简化挖掘目标,降低了挖掘开销,适合大规模数据密集应用的存储模式挖掘并支持在线流式挖掘。