基于时间序列的模式挖掘研究

论文阐述了基于时间序列的模式挖掘的基本概念,对基于时间序列的模式挖掘经典算法和增量挖掘、时间序列分段线性表示及相似性算法进行了相对全面的介绍,对算法的特征做了详细的论述。     

在GSM系统中挖掘序列报警模式

研究了一种从GSM系统报警数据中挖掘序列报警模式的方法。根据报警数据的特点,提出了数据清洗的方法。通过使用时间约束来限制两个报警事件在时间上的差异,利用MSAP挖掘算法获取两个报警事件之间平均的时间偏差,并发现有用的序列报警模式。     

序列模式挖掘算法研究

对序列模式挖掘中的5种算法的执行过程和特点进行了研究,并对这几种算法的时间和空间执行效率进行了分析,指出这5种算法各自的使用范围,得出的结果对序列模式挖掘的应用具有一定的参考价值.     

序列模式挖掘研究进展

本文阐述了序列模式的基本概念,对序列模式挖掘的一般经典算法和增式挖掘、多维模式挖掘等拓展算法进行了较为的全面介绍,列举了序列模式挖掘当前的广泛应用,讨论了研究的发展趋势及面临的挑战。     

CSE算法：利用对频繁序列扩展来进行序列模式挖掘

序列模式挖掘是在多个有序事件序列中查找出现频率大于某个阈值的序列模式的数据挖掘方法，自从1995年序列模式挖掘的概念被提出以来，人们不断地对序列模式挖掘算法进行研究和改进，本文介绍了一种新的序列模式挖掘方法－CSE算法及其具体实现方法，并对该算法性能做了初步的评价。     

渐进式序列模式挖掘算法IMSP分析

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录频繁集各元素的Ctid表的基础上，有研究者提出一种渐进式序列模式挖掘算法IMSP，目的是支持度保持不变，而数据库变化不大时，如何利用前次的结果和中间结果，以加速本次挖掘过程。笔者深入分析了算法IMSP结构，指出该算法在时间复杂度，挖掘规则的完备性上的不足，同时也指出利用该算法所可能得到的错误结果。     

序列模式挖掘算法在生物序列的应用研究

生物序列相对于传统序列来说具有自己的特征。不同的序列模式挖掘算法应用到生物序列中有不同的特点和效率。本文分析目前比较流行的五种模式挖掘算法的运行过程，当应用到生物序列中时，分析了各个算法的性能，从而可以得出哪种算法更适应于不同类型的生物序列频繁模式挖掘。     

序列模式挖掘算法在生物序列的应用研究

生物序列相对于传统序列来说具有自己的特征。不同的序列模式挖掘算法应用到生物序列中有不同的特点和效率。本文分析目前比较流行的五种模式挖掘算法的运行过程,当应用到生物序列中时,分析了各个算法的性能,从而可以得出哪种算法更适应于不同类型的生物序列频繁模式挖掘。     

结构关系模式挖掘中的重复序列模式挖掘

结构关系模式挖掘是在序列模式挖掘基础上提出的一种新的数据挖掘任务,又叫做后序列模式挖掘。重复模式是结构关系模式重要形式之一。文中讨论了重复序列模式的概念,研究了重复序列的性质,给出了基于序列模式的、基于最大序列模式集的重复序列模式挖掘算法和基于最大序列模式集的最大重复序列模式挖掘。实验结果表明,算法是可行的。重复模式挖掘可以得到序列模式挖掘所得不到的结论,发现序列模式间存在的进一步的关系。     

移动环境中的最大移动序列模式挖掘

在移动通信环境中,移动序列模式挖掘对于有效的提高位置管理的服务质量具有重大的意义.移动序列模式挖掘和传统的序列模式挖掘是不同的,首先,前者需要考虑更多的时间因素;其次,移动序列模式中的项之间是连续的,因为关心移动用户的下一次移动情况.本文提出了一种挖掘移动序列模式的新技术:聚类的思想引入到移动序列模式挖掘来处理移动历史的时间离散化,并且提出了一个高效的PrefixTree算法来挖掘移动序列.性能研究表明,Pref ixTree算法优于PrefixSpan-2算法.     

快速频繁序列模式挖掘算法

为解决从数据库中挖掘长模式可能遇到较高的计算复杂度问题, 提出一种新的算法FFSPAN. 传统上, 要判断一个序列是否频繁, 需要在原数据库中判断整个序列是否频繁; 而算法FFSPAN是通过在序列数据库中寻找一个频繁项或一个频繁项集来代替寻找一个完整的频繁序列, 而且FFSPAN算法每次扫描的数据库都是迅速减小的, 这使得算法在挖掘的序列模式越长时越有效. 在标准测试数据集上的实验结果表明, FFSPAN算法非常有效.     

数据挖掘中的序列模式

探讨了数据挖掘中序列模式的概念和作用，并对其实现过程所用程序流程的方式进行了说明，讨论了几种不同的实现算法。     

序列模式的一种挖掘算法

序列模式挖掘是数据挖掘中最重要的研究课题之一。基于记录数据库频繁集中各元素CtiD表的基础上,提出了序列模式挖掘的一种算法ISP。该算法考虑了项目集与序列之间的关系,利用时序连接法,采用不同的构造法,构造出相对应的候选集,从而计算出频繁集。由于算法ISP能够利用中间的挖掘结果,故提高了挖掘过程的效率。     

基于项目位置索引的序贯模式增量挖掘方法

通过前缀序列的引入，将搜索空间划分为若干个子空间，利用模式增量技术对序贯模式进行有效搜索，并提出了项目位置索引的概念，即将原始序列数据库信息转换到项目位置索引（IPI）中，从而在搜索序贯模式时避免了复杂的多维候选序列的测试，仅需对各前缀序列对应的扩展的项目位置索引库（IPIDBs)做简单的序列数目累加操作，将复杂的高维序贯模式搜索问题巧妙地转换为一维频繁项目的搜索，降低了算法复杂度，提高了效率。     

频繁序列模式挖掘算法

为解决从数据库中挖掘长模式和支持度较低时可能遇到计算复杂度较高的问题,提出一种新的算法--EFSPAN(Effective Frequent Sequential PAtterN mining algorithm).算法采用了深度优先挖掘策略,并将基于前缀序列格的深度优先遍历与两种高效的剪枝策略相结合.实验结果表明:新算法在模式较长和支持度较低时,能使搜索空间中60%以上的节点免被搜索;从而大大缩小了搜索空间,降低了序列模式挖掘算法的计算复杂度.     

一种基于权值的序列模式更新算法

针对原始数据库中增加数据时如何更新规则的问题,提出并应用了一种基于权值的序列模式更新算法UW IUA。该算法利用权值来归约子序列集和利用知识数据库中保留的最小非大序列集产生新的候选序列集,避免了重复遍历原始信息库而造成数据量太大的问题,从而缩短程序运行时间和节约数据存储空间,较好地改进了算法性能。实验结果证明UW IUA算法的效率高于IUA算法。     

基于二维数组的序列模式挖掘方法研究

本文介绍了两种主要的序列模式挖掘方法,在已有二进制算法的基础上提出了一种基于二维数组与二进制形式的频繁序列的计算方法。该方法通过二维数组实现事务数据库的存储,利用"或"、"与"、"异或"等逻辑运算计算序列的支持度计数和确定频繁序列模式,减少了数据库的扫描次数,降低了算法实现的难度,提高了挖掘效率,具有较好的创新性和理论价值。     

分布式环境下的序列模式发现研究

提出一种称为DMSP(Distributed Mining of Sequential Patterns)的算法,以解决分布式环境下的序列模式挖掘问题．其主要思想是：利用前缀投影技术划分模式搜索空间,降低数据库的规模,生成局部序列模式;利用模式前缀指定选举站点降低通信开销;多线程异步运行,提高算法的并行性．实验结果显示：在具有海量数据的局域网环境中,DMSP算法的性能优于将数据集中后采用GSP算法65％以上．     

免疫进化机制及其在时序模式挖掘中的应用研究

针对目前动态数据挖掘中存在的问题,提出基于数据增量的动态挖掘进程概念;在动态挖掘进程和生物免疫进化过程的相似性基础上,提出了知识发现中的免疫进化机制的基本内涵;给出了基于免疫进化机制的时序模式挖掘算法及其实验分析,以验证理论的正确性和有效性。