頻繁序列模式挖掘是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的一個研究領域,序列數(shù)據(jù)在我們?nèi)粘Ｉ町斨惺呛艹Ｒ姷?并且存在著顯著的商業(yè)價值。頻繁序列模式的挖掘主要是基于大項集的挖掘,這類算法目前存在兩個主要問題,第一,支持度閾值設定問題。傳統(tǒng)類Apriori算法必須預先設定一個最小支持度閾值作為判斷是否為頻繁模式的標準。然而,一般情況下用戶對支持度閾值并沒有準確的認識,主要通過多次試探或豐富的經(jīng)驗來設定,缺少統(tǒng)一的評判標準。第二,挖掘的規(guī)則集數(shù)量龐大,挖掘結(jié)果對于用戶來說難以理解。具體的講,如果序列模式P是頻繁的,則P的全部子序列模式也都是頻繁的,這導致了序列模式結(jié)果集的規(guī)模呈指數(shù)級增長的問題,大大增加了用戶理解序列模式結(jié)果集的難度。本文在分析頻繁序列模式挖掘算法的基礎上,針對該類算法存在的問題,將命題邏輯的思想首次引入到這類算法當中,主要貢獻如下：1、提出了一種基于命題邏輯的頻繁序列模式挖掘算法,通過在挖掘過程中加入邏輯過濾規(guī)則,去除掉大量不符合邏輯的、無用的規(guī)則集,使序列的結(jié)果集大大優(yōu)化,從而降低了算法的時間消耗,而且,提高了結(jié)果的質(zhì)量。同時,有效的解決了支持度閾值設置問題,降低了算法對它的依賴性。2、在... 

【文章來源】：浙江工業(yè)大學浙江省

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 數(shù)據(jù)挖掘的研究內(nèi)容
        1.1.2 數(shù)據(jù)挖掘的功能及意義
    1.2 序列模式挖掘研究的現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)研究
        1.2.2 國外研究
    1.3 本文主要研究內(nèi)容及組織結(jié)構(gòu)
第二章 序列模式挖掘的相關(guān)理論和技術(shù)
    2.1 序列模式的提出
    2.2 序列模式相關(guān)概念及定義
        2.2.1 序列模式挖掘相關(guān)定義
        2.2.2 序列模式與關(guān)聯(lián)規(guī)則的關(guān)系
        2.2.3 序列模式挖掘的步驟
    2.3 經(jīng)典序列模式挖掘算法
        2.3.1 AprioriAll算法
        2.3.2 GSP算法
        2.3.3 Prefixspan算法
        2.3.4 SPADE算法
    2.4 模式壓縮及其算法
        2.4.1 模式壓縮概述
        2.4.2 閉合模式
        2.4.3 最大模式
    2.5 本章小結(jié)
第三章 基于命題邏輯的頻繁序列挖掘
    3.1 頻繁序列模式
        3.1.1 頻繁模式
        3.1.2 頻繁序列模式挖掘
        3.1.3 存在的問題
    3.2 命題邏輯與頻繁模式的映射
        3.2.1 相關(guān)定義
        3.2.2 等價映射
        3.2.3 子序列上下界過濾
    3.3 LFSPM算法設計
        3.3.1 算法描述
        3.3.2 一個例子
    3.4 本章小結(jié)
第四章 實驗及結(jié)果分析
    4.1 實驗環(huán)境與實驗數(shù)據(jù)
    4.2 實驗分析
        4.2.1 模擬數(shù)據(jù)實驗結(jié)果分析
        4.2.2 真實數(shù)據(jù)實驗結(jié)果分析
    4.3 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)與展望
    5.1 本文創(chuàng)新點
    5.2 今后工作展望
參考文獻
致謝
攻讀學位期間參加的科研項目和成果


【參考文獻】：
期刊論文
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[2]基于聚類分區(qū)的序列模式挖掘算法研究[J]. 吳楠,胡學鋼.  計算機技術(shù)與發(fā)展. 2010(06)
[3]一種新的頻繁項集精簡表示方法及其挖掘算法的研究[J]. 宋威,李晉宏,徐章艷,楊炳儒.  計算機研究與發(fā)展. 2010(02)
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本文編號：3435130