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2013 | OriginalPaper | Buchkapitel

ClaSP: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Closed Sequences

verfasst von : Antonio Gomariz, Manuel Campos, Roque Marin, Bart Goethals

Erschienen in: Advances in Knowledge Discovery and Data Mining

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper, we propose a new algorithm, called ClaSP for mining frequent closed sequential patterns in temporal transaction data. Our algorithm uses several efficient search space pruning methods together with a vertical database layout. Experiments on both synthetic and real datasets show that ClaSP outperforms currently well known state of the art methods, such as CloSpan.

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Metadaten
Titel
ClaSP: An Efficient Algorithm for Mining Frequent Closed Sequences
verfasst von
Antonio Gomariz
Manuel Campos
Roque Marin
Bart Goethals
Copyright-Jahr
2013
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Knowledge Discovery and Data Mining

Print ISBN: 978-3-642-37452-4

Electronic ISBN: 978-3-642-37453-1

Copyright-Jahr: 2013

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-37453-1_5