技术编号：9524215
提示：您尚未登录，请点 登 陆 后下载，如果您还没有账户请点 注 册 ，登陆完成后，请刷新本页查看技术详细信息。 时序数据普遍出现在商业、系统管理、医疗保健和许多科学领域。时间数据挖掘中 的一个根本的问题是在顺序数据中发现隐藏的时序相关事件。在时间数据挖掘中，输入的 数据通常是一个序列的带有时间戳的离散对象。时序相关事件通常被用于预测，相关的时 间间隔表明了时序依赖的原因。 现有技术方法，并未考虑交叉相关性。传统的时序挖掘方法使用一个预定义的时 间窗口分析对象序列，或采用统计技术从对象中简单地推导出时序相关事件。送种模式不 能有效地处理有着特殊属性的不同数据。 因此...
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