基于深度优先序列模式挖掘的预取模型

摘要

序列模式挖掘能够发现隐含在Web日志中的用户的访问规律,可以被用来在Web预取模型中预测即将访问的Web对象.目前大多数序列模式挖掘是基于Apriori的宽度优先算法.提出了基于位图深度优先挖掘算法,采用基于字典树数据结构的深度优先策略,同时采用位图保存和计算各序列的支持度,能够较迅速地挖掘出频繁序列.将该序列模式挖掘算法应用于Web预取模型中,在预取缓存一体化的条件下实验表明具有较好的性能.