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全部作者: 卓鹏 肖波 蔺志青 第1作者单位: 北京邮电大学电信工程学院 摘要: 在事件序列的数据挖掘中, 1个重要的步骤就是发现频繁情节。 1旦发现频繁情节就能导出描述该序列行为的情节规则。H. Mannila等人提出的WINEPI算法没有考虑多个事件出现在同1时间点的问题,而这1问题在电信告警中却普遍存在。为此,本文提出1种合适的改进算法,较好地处理了这1问题。 关键词: 数据挖掘,事件序列,频繁情节,事件重叠 (浏览全文) 发表日期: 2007年07月17日 同行评议:
本文在分析了他人算法的基础上,改进了1种事件重叠下的频繁串行情节发现算法,对于数据挖掘具有1定意义。 该文结构清晰,表达叙述清楚,内容安排合理,具有1定参考价值。主要不足表现在: (1)缺少对所提出的改进算法有效性验证,包括仿真验证和实际典型数据验证,因此,在1定程度上,缺少说服力,希望能补充。 (2)文章引用文献偏少,且文献比较陈旧,在1定程度上,还不能很好地说明目前最先进的本领域研究水平,也就不能很好地说明本人开展工作的效果。 (3)文章中还有多处笔误,例如“3.2改进算法描述”写成了\"该进算法描述\"等。
综合评价: 修改稿: 注:同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见,综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值,以1至5颗星显示。