1) Maximal frequent sequential pattern
最大频繁序列模式
1.
A technology based on maximal frequent sequential pattern direct graph is presented to perform personalization recommendation.
提出一种基于最大频繁序列模式有向图的页面个性化推荐技术,由于考虑了用户会话的页面访问顺序,比一些不考虑页面访问顺序的推荐技术有更高的准确率。
2) maximal frequent sequence
最大频繁序列
1.
Aimed at the massive invalid sequences caused by the complete frequent patterns,which is not con- sidered in the existing classification algorithm,a protein sequence classification algorithm is proposed based on the maximal frequent sequence.
针对现有基于频繁模式的分类算法未考虑完全频繁模式所产生的大量无效序列,提出了一种基于最大频繁序列的蛋白质分类算法,此算法每一类都以独有的最大频繁模式作为代表,执行模式裁减和测试数据分类。
2.
Mining maximal frequent sequences is an important topic in the data mining research.
最大频繁序列挖掘是数据挖掘的重要内容之一。
3.
Discovering the maximal frequent sequence is an important branch in data mining.
最大频繁序列发现是数据挖掘中的一个重要分支。
3) Frequent Sequential Pattern
频繁序列模式
1.
Web Frequent Sequential Pattern MiningTechnology Based on Improved FP-Tree;
基于改进FP-Tree的Web频繁序列模式挖掘技术
2.
Partial order compresssion-oriented frequent sequential pattern datamining;
基于偏序压缩技术的频繁序列模式数据挖掘
3.
In this article,Website structure optimization based on frequent sequential pattern compression method is to discover the sequence association in course of the frequently visited pages,which can help us to optimize the site topology.
基于频繁序列模式压缩技术的网站结构优化算法旨在发现用户在浏览过程中频繁访问的序列关联,为优化站点结构提供有力的依据。
5) maximal frequent pattern
最大频繁模式
1.
An improved algorithm for mining maximal frequent patterns based on FP-tree;
一种基于FP-tree挖掘最大频繁模式的改进算法
2.
Mining maximal frequent patterns based on improved FP-tree;
基于改进FP-树挖掘最大频繁模式
3.
A new algorithm based on bit objects,BFP-Miner,for mining maximal frequent patterns was proposed.
提出了基于位对象的最大频繁模式挖掘算法。
6) maximal frequent patterns
最大频繁模式
1.
This paper develops the algorithm FP-DMax for mining maximal frequent patterns of dense datasets based on the data structure FP-tree.
在FP-tree结构的基础上提出了密集型数据最大频繁模式挖掘算法FP-DMax。
2.
This paper proposes an improved algorithm for data mining based on FP-Tree,which accelerated generate frequent patterns with depth_first search and characters of maximal frequent patterns.
提出一种改良的数据挖掘算法,以FP-Tree为保存压缩事务数据库的数据结构,采用深度优先遍历策略,利用最大频繁模式的性质,加速频繁模式的产生。
3.
Mining maximal frequent patterns is an alternative to address the problem.
由于其内在的计算复杂性 ,挖掘密集型数据集的频繁模式完全集非常困难 ,解决方案之一是挖掘最大频繁模式集 。
补充资料：植物命名的模式和模式标本
科或科级以下的分类群的名称，都是由命名模式来决定的。但更高等级（科级以上）分类群的名称，只有当其名称是基于属名的也是 由命名模式来决定的。种或种级以下的分类群的命名必须有模式标本根据。模式标本必须要永久保存，不能是活植物。模式标本有下列几种：
（1）主模式标本（全模式标本、正模式标本）（holotype）是由命名人指定的模式标本，即著者发表新分类群时据以命名、描述和绘图的那一份标本。
（2）等模式标本（同号模式标本、复模式标本）（isotype）系与主模式标本同为一采集者在同一地点与时间所采集的同号复份标本。
（3）合模式标本（等值模式标本）（syntype）著者在发表一分类群时未曾指定主模式而引证了2个以上的标本或被著者指定为模式的标本，其数目在2个以上时，此等标本中的任何1份，均可称为合模式标本。
（4）后选模式标本（选定模式标本）（lectotype）当发表新分类群时，著作未曾指定主模式标本或主模式已遗失或损坏时，是后来的作者根据原始资料，在等模式或依次从合模式、副模式、新模式和原产地模式标本中，选定1份作为命名模式的标本，即为后选模式标本。
（5）副模式标本（同举模式标本）（paratype）对于某一分类群，著者在原描述中除主模式、等模式或合模式标本以外同时引证的标本，称为副模式标本。
（6）新模式标本（neotype）当主模式、等模式、合模式、副模式标本均有错误、损坏或遗失时，根据原始资料从其他标本中重新选定出来充当命名模式的标本。
（7）原产地模式标本（topotype）当不能获得某种植物的模式标本时，便从该植物的模式标本产地采到同种植物的标本，与原始资料核对，完全符合者以代替模式标本，称为原产地模式标本。
（1）主模式标本（全模式标本、正模式标本）（holotype）是由命名人指定的模式标本，即著者发表新分类群时据以命名、描述和绘图的那一份标本。
（2）等模式标本（同号模式标本、复模式标本）（isotype）系与主模式标本同为一采集者在同一地点与时间所采集的同号复份标本。
（3）合模式标本（等值模式标本）（syntype）著者在发表一分类群时未曾指定主模式而引证了2个以上的标本或被著者指定为模式的标本，其数目在2个以上时，此等标本中的任何1份，均可称为合模式标本。
（4）后选模式标本（选定模式标本）（lectotype）当发表新分类群时，著作未曾指定主模式标本或主模式已遗失或损坏时，是后来的作者根据原始资料，在等模式或依次从合模式、副模式、新模式和原产地模式标本中，选定1份作为命名模式的标本，即为后选模式标本。
（5）副模式标本（同举模式标本）（paratype）对于某一分类群，著者在原描述中除主模式、等模式或合模式标本以外同时引证的标本，称为副模式标本。
（6）新模式标本（neotype）当主模式、等模式、合模式、副模式标本均有错误、损坏或遗失时，根据原始资料从其他标本中重新选定出来充当命名模式的标本。
（7）原产地模式标本（topotype）当不能获得某种植物的模式标本时，便从该植物的模式标本产地采到同种植物的标本，与原始资料核对，完全符合者以代替模式标本，称为原产地模式标本。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条