摘要
为研究射频识别物流挖掘中数据的存储方法,以及基于此类数据集的频繁路径的挖掘,提出基于图的联机分析处理架构,用图来表示物品流动的路径信息,在此基础上提出了基于射频识别数据的频繁子图挖掘算法,来对射频识别频繁路径数据进行挖掘。实验结果与算法分析都表明,基于射频识别数据的频繁子图挖掘算法能够快速有效地挖掘物流频繁子图集。
To study both the data storage method in Radio Frequency IDentification（RFID）logistics mining,and the frequent path mining based on data sets,agraph-based online analytical processing framework was firstly proposed.Graphs were used to represent the movement of goods.The frequent Subgraph Mining on RFID data（RFSM）algorithm was put forward to mine the RFID frequent path data.Experimental and analytical results showed that the RFSM algorithm could mine the frequent subgraphs rapidly and efficiently.
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2010年第11期2490-2494,共5页
Computer Integrated Manufacturing Systems
基金
国家自然科学基金资助项目(60773103
61070047
61070133)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2009697
BK2008206)
江苏省"六大人才高峰"基金资助项目
江苏省教育厅自然科学基金资助项目(08KJB520012
09KJB20013)~~
关键词
射频识别
物流
频繁路径
联机分析处理
频繁子图
数据挖掘
算法
radio frequency identification
logistics
frequent path
online analytical processing
frequent subgraph
data mining
algorithms
