本文選題：數據挖掘 + 序列模式��； 參考：《四川師范大學》2017年碩士論文

【摘要】：序列模式挖掘是數據挖掘中一個重要研究領域,其序列模式挖掘算法研究具有重要研究意義。通過對經典序列模式挖掘算法的研究,本文取得如下研究成果:(1)對經典序列模式挖掘算法AprioriAll、GSP、SPADE和SPAM進行比較與分析。(2)對基于模式增長的序列模式挖掘算法Prefix Span進行研究,給出了該算法在序列模式挖掘過程中存在重復投影數據庫的理論分析、算法在執(zhí)行過程中的投影劃分次數的上確界和下確界、最壞情形下產生重復投影數據庫數的一般式。(3)在基于前綴投影思想并參考SPAM算法的數據結構基礎上,采用二維表來存儲頻繁項在序列數據庫中的位置信息;統(tǒng)計二維表中每列非空位置信息集的個數快速計算序列支持度,并確定其頻繁性;通過對序列前綴位置的進行檢查避免序列模式挖掘過程中對相同投影子表的重復挖掘。
[Abstract]:Sequential pattern mining is an important research field in data mining. Based on the research of classical sequential pattern mining algorithms, this paper has obtained the following research results: 1) compare and analyze the classical sequential pattern mining algorithms Apriori AllGSPSPADE and SPAM. (2) study the sequential pattern mining algorithm (Prefix Span) based on pattern growth. The theoretical analysis of the repeated projection database in the process of sequential pattern mining is given, and the upper and lower bounds of the number of projection partition in the execution of the algorithm are given. In the worst case, the general formula of generating the number of repeated projection databases. Based on the idea of prefix projection and referring to the data structure of SPAM algorithm, the two-dimensional table is used to store the location information of frequent items in the sequence database. The number of non-empty position information sets of each column in the two-dimensional table is calculated quickly and the frequency of the sequence is determined. By checking the position of the sequence prefix, the repeated mining of the same projection sub-table is avoided in the process of mining the sequence pattern.
【學位授予單位】：四川師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP311.13

【參考文獻】

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本文編號：1990876