【摘 要】
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本文从对Web日志进行时序关联规则挖掘出发，给出了一个通用性较强的挖掘时序关联规则的算法，并且对该算法进行了实验分析。算法的核心是将经过变换后的挖掘对象数据，加上时间间
【机 构】
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南开大学信息技术科学学院计算机科学与技术系,天津,300071
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本文从对Web日志进行时序关联规则挖掘出发，给出了一个通用性较强的挖掘时序关联规则的算法，并且对该算法进行了实验分析。算法的核心是将经过变换后的挖掘对象数据，加上时间间隔的信息，以三元组的形式出现，并且作为新的数据挖掘对象。三元组的形式，使挖掘时序关联规则所需要的信息很明确地表示出来，而且，又采用了树型结构，有效地存储了每个三元组的信息，简化了一般的Apriori算法。TBTSARM算法对经典的Apriori算法进行了改进，取得了一定的效果，但是，如何更有效地减小其时间空间复杂度有待于进一步的研究。
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