现代物流系统中的频繁封闭路径挖掘算法

被引：11

作者：

陈竹西 ^{[1
]}

胡孔法 ^{[1
]}

陈崚 ^{[1
]}

宋爱波 ^{[2
]}

机构：

[1] 扬州大学信息工程学院

[2] 东南大学计算机科学与工程学院

来源：

计算机集成制造系统 | 2009年 / 15卷 / 04期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

物流系统; 射频识别; 路径数据; 挖掘封闭路径; 序列模式; 频繁路径;

D O I：

10.13196/j.cims.2009.04.187.chenzhx.016

中图分类号：

TP311.13 [];

学科分类号：

1201 ;

摘要：

射频识别技术在物流供应链管理方面的推广应用会产生海量的路径数据。为此提出一种基于路径数据的频繁封闭路径挖掘算法。该算法根据路径中不同段的先后次序,将路径数据转化为位置序列和时间序列,再利用序列模式挖掘的方法,对这些序列进行封闭路径挖掘,从而有效地减少了频繁路径挖掘的时间和开销,提高了频繁路径挖掘的速度。理论和实验表明,在海量的路径数据环境下的封闭路径挖掘算法性能优越,能够有效地挖掘频繁封闭路径。

引用

页码：809 / 816

页数：8

共 7 条

[1]

Managing RFIDdata. CHAWATHE S S,KRISHNAMURTHY V,RAMACHAND-TAN S,et al. Proceedings of the30th International Conference on Very Large Data Bases . 2004

[2]

Warehousing and analy-zing massive RFID data sets. GONZALEZ H,HAN J,LI X,et al. Proceedings of2006Inter-national Conference on Data Engineering . 2006

[3]

Data cube:a relational aggregation operator generalizing group-by,cross-tab,and sub-totals. GRAYJ,BOSWORTH A,LAYMAN A,et al. Proceedings of1996International Conference on Data Engineering . 1996

[4]

BIDE:Efficient mining of frequent closed sequences. WANGJ,HAN J. Proceedings of2004International Conference on Data Engineering . 2004

[5]

PrefixSpan:mining sequential patterns efficiently by prefix-projected pattern growth. PEI J,HANJ,MORTAZAVI-ASL B,et al. Proceedings of2001International Conference on Data Engi-neering . 2001

[6]

Flowcube:Constructuing RFID flowcubes for multi-dimensional analysis of commodity flows. Gonzalez H,Han J,Li X. Proceedings of International Conference on Very Large Data Bases (VLDB) . 2006

[7]

Bottom-up computation of sparse andiceberg cubes. BEYER K,RAMAKRISHNAN R. Proceedings of1999Internation-al Conference Management of Data . 1999

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