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基于DF2Ls的序列模式挖掘研究

作　者: 王永强
导　师: 马志新
学　校: 兰州大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 数据挖掘序列模式挖掘剪枝策略 DSEP DIEP SPAM+
分类号: TP311.13
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 7次
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内容摘要

序列模式挖掘(sequence pattern mining)是指挖掘相对时间内比其他序列出现频率高的序列模式,已在实际生产、生活中广泛应用；它是对关联规则挖掘的进一步推广应用,是数据挖掘的一个重要研究方向。序列模式挖掘算法可分为两类：基于Apriori的侯选代码生成—测试方法及基于模式增长的方法。但是,传统计算方法均有一定的技术缺陷和不足,Apriori类计算方法与频繁模式增长算法都可能会产生庞大的候选集,并造成挖掘系统开销过大。基于此,我们在研究以上两种算法的基础上,推出了两种新的剪枝策略：DSEP(动态顺序延伸修剪)和DIEP(动态项目延期修剪)。以期在频繁序列模式挖掘时通过合理的剪枝方法来提升Apriori类算法执行效率。本文所提出的这两种剪枝方法(DSEP、DIEP)可用于所有的Apriori-like序列开发算法或lattice-theoretic途径,利用改进策略和修剪的算法来优化SPAM算法并推出了目前的改进算法：SPAM+,其核心是运用DSEP和DIEP来删除SPAM算法的搜索空间,使其共用2-sequences动态频率列表(DF2Ls)。最后,通过多次实验,综合分析结果表明,SPAM+’性能优于SPAM。

全文目录

中文摘要  3-4
Abstract  4-7
第一章引言  7-12
  1.1 研究背景及意义  7-8
  1.2 发展和研究现状  8-9
  1.3 本文的结构和创新点  9-11
    1.3.1 本文的组织结构  10
    1.3.2 本文的主要工作  10-11
  1.4 小结  11-12
第二章数据挖掘及关联规则挖掘概论  12-21
  2.1 数据挖掘概论  12-15
    2.1.1 数据挖掘的概念  12-13
    2.1.2 数据挖掘的主要研究内容及方法  13-15
  2.2 关联规则挖掘的概论  15-20
    2.2.1 关联规则挖掘的概念  15-16
    2.2.2 关联规则挖掘的种类  16-19
    2.2.3 关联规则挖掘的经典算法  19-20
  2.3 小结  20-21
第三章序列模式挖掘概念与典型算法  21-29
  3.1 序列模式挖掘的概念及定义  21-22
  3.2 序列模式挖掘种类  22-26
    3.2.1 基于Apriori的侯选代码生成—测试算法  22-23
    3.2.2 模式增长算法  23-24
    3.2.3 序列模式增量挖掘  24-26
  3.3 基于Apriori序列模式挖掘算法  26-27
    3.3.1 AprioriAll算法  26
    3.3.2 GSP算法的描述与分析  26-27
    3.3.3 序列模式挖掘其他研究方向  27
  3.4 小结  27-29
第四章基于DF2Ls的序列模式挖掘研究  29-36
  4.1 相关挖掘算法及剪枝策略的研究  29
  4.2 SPAM算法  29-30
  4.3 本文提出的剪枝策略  30-35
    4.3.1 词典序列树  30-31
    4.3.2 扩展的候选集  31
    4.3.3 SEP策略和IEP策略  31-32
    4.3.4 本文提出的剪枝策略和剪枝算法  32-34
    4.3.5 SPAM+:应用DSEP和DIEP优化SPAM算法  34-35
    4.3.6 共享S列表和I列表  35
  4.4 小结  35-36
第五章实验与分析  36-40
  5.1 试验环境  36
  5.2 试验结果  36-37
  5.3 试验分析  37-38
  5.4 小结  38-40
第六章结论及进一步工作  40-41
  6.1 主要结论  40
  6.2 研究展望  40-41
参考文献  41-44
在校期间的研究成果  44-45
致谢  45

基于DF2Ls的序列模式挖掘研究

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