本文選題：數(shù)據(jù)流 + 頻繁模式　； 參考：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：數(shù)據(jù)流是一個(gè)有時(shí)間順序的,無限的數(shù)據(jù)元素組成的連續(xù)序列并且數(shù)據(jù)元素的底層分布可能隨著時(shí)間發(fā)生變化。它具有連續(xù)、無限、高速到來和時(shí)變數(shù)據(jù)分布的特點(diǎn)。因此數(shù)據(jù)流環(huán)境下知識(shí)發(fā)現(xiàn)要求算法單次掃描數(shù)據(jù),能夠適應(yīng)流數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化,占用較小的內(nèi)存和使用有限的處理時(shí)間。從大規(guī)模數(shù)據(jù)中抽取模式來建立分類模型是模式挖掘的重要研究問題之一。一種可行的方法是根據(jù)模式集合建立分類模型。例如基于頻繁模式的貝葉斯分類模型,其使用在訓(xùn)練集中抽取項(xiàng)集集合的頻繁性來估計(jì)貝葉斯理論中的概率值。然而,目前基于模式的貝葉斯分類算法大多是針對靜態(tài)數(shù)據(jù)集合的,這些算法需占用較大內(nèi)存,抽取項(xiàng)集過程中需多次掃描整個(gè)數(shù)據(jù)集合,需較長處理時(shí)間且不能適應(yīng)數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)變化,因此不能用于高速動(dòng)態(tài)變化與無限的數(shù)據(jù)流環(huán)境中。對此本文提出一種數(shù)據(jù)流環(huán)境下基于模式的半懶惰式分類算法。算法通過在流數(shù)據(jù)上抽取所需的頻繁項(xiàng)集,使用頻繁項(xiàng)集估計(jì)貝葉斯理論中聯(lián)合概率的乘積近似值從而對待分類實(shí)例進(jìn)行分類,其主要工作包括:(1)提出數(shù)據(jù)流環(huán)境下頻繁模式的抽取算法,使用滑動(dòng)窗口模型獲取流數(shù)據(jù);提出了結(jié)構(gòu)更為簡單的混合樹結(jié)構(gòu)用于存儲(chǔ)當(dāng)前窗口中的項(xiàng),從而提升算法處理流數(shù)據(jù)的速度并且進(jìn)一步減少了內(nèi)存消耗;提出了給定范圍的模式抽取機(jī)制,從而減少了模式抽取過程中候選項(xiàng)集的生成。(2)提出基于模式的半懶惰式數(shù)據(jù)流分類模型,使用半懶惰式學(xué)習(xí)策略,即在模型訓(xùn)練階段根據(jù)當(dāng)前窗口中的數(shù)據(jù)變化隨之更新混合樹結(jié)構(gòu);當(dāng)待分類實(shí)例到來時(shí)才根據(jù)其中的項(xiàng)在混合樹結(jié)構(gòu)上抽取項(xiàng)集集合,建立對其特定的分類模型;保證了算法能夠捕獲局部數(shù)據(jù)的變化,并且將建立分類模型的一部分工作置于訓(xùn)練階段保證了算法能夠有較快的數(shù)據(jù)處理速度并且能及時(shí)響應(yīng)分類請求。(3)提出數(shù)據(jù)流環(huán)境下基于窗口模型的頻繁項(xiàng)集定義;并且對數(shù)據(jù)流中模式抽取不完全的情況提出使用平滑技術(shù)處理未被抽取的項(xiàng)。本文在現(xiàn)實(shí)數(shù)據(jù)集和合成數(shù)據(jù)集中進(jìn)行了大量實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明其較于其它數(shù)據(jù)流分類算法在分類精度和運(yùn)行時(shí)間上都具有良好的性能。
[Abstract]:This paper proposes a kind of model based on pattern set up , which uses frequent itemsets to estimate the probability value in Bayesian theory .

【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP311.13

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前3條

1 孫艷歌;王志海;原繼東;韓萌;;數(shù)據(jù)流滑動(dòng)窗口方式下的自適應(yīng)集成分類算法[J];北京交通大學(xué)學(xué)報(bào);2016年05期

2 韓萌;王志海;丁劍;;一種頻繁模式?jīng)Q策樹處理可變數(shù)據(jù)流[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2016年08期

3 韓萌;王志海;原繼東;;一種基于時(shí)間衰減模型的數(shù)據(jù)流閉合模式挖掘方法[J];計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào);2015年07期

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本文編號(hào)：1786167