【摘 要】
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显露序列因为具有强区分能力,常被用来构建有效的分类器。当前算法大多关注序列模式的支持度或出现次数,而忽略序列模式在序列中的出现位置,这将导致一些重要的信息丢失。为
【基金项目】
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湖南省自然科学基金项目（2015JJ2032）,湖南省科技计划项目（2014WK2002）资助
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显露序列因为具有强区分能力,常被用来构建有效的分类器。当前算法大多关注序列模式的支持度或出现次数,而忽略序列模式在序列中的出现位置,这将导致一些重要的信息丢失。为此,提出一种带有局部位置信息的显露序列模式,并给出位置显露序列模式挖掘算法。该算法基于出现次数框架,结合后缀树,省略了候选模式的生成与选择步骤,能够快速有效地挖掘出位置显露序列模式。实验结果表明,采用位置显露序列模式构建的分类器在平均分类准确度上高于传统的显露序列模式挖掘算法。
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