无重叠自适应频繁序列模式挖掘方法

摘要

本发明涉及无重叠自适应频繁序列模式挖掘方法，属于数据挖掘的序列模式分析领域。该方法利用模式增长策略减少候选模式生成、通过深度优先策略构建单支网树来提高支持度计算效率，进而解决无重叠自适应频繁序列模式挖掘问题，该方法在不给定间隙约束的情况下，实现了无重叠的频繁模式挖掘，克服了现有的序列模式挖掘技术难以同时兼顾挖掘的灵活性、高效性和完备性问题，不仅方便用户使用，还能有效地降低时间复杂度和空间复杂度，在保证挖掘结果非冗余的同时获得完整的、有价值的信息。