数据库中序列模式发现的研究

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1、合肥工业大学硕士学位论文数据库中序列模式发现的研究姓名：聂成林申请学位级别：硕士专业：计算机软件与理论指导教师：王浩2003.4.1数据库中序列模式发现的研究摘要数据库中知识发现(KnowledgeDiscoveryinDatabase,简称KBD)是当前涉及人工智能和数据库等学科的一门相当活跃的研究领域，序列模式的发现是其中的一个重要研究课题。本文着重对此进行了研究，主要内容包括:(1)以概念格为工具，改进了经典的序列模式发现算法，减少了扫描数据库的次数。(2)提出了一个序列模式的更新算法.算法可以处理任

2、何情形的交易新增与交易删除时序列模式更新问题;另外，设计了一个运用抽样技术来估计因交易更新前后序列模式变化量的算法，以决定是否有必要运用更新算法。(3)对带数据项约束的序列模式发现做了研究并给出了相应的算法。(4)己发现的序列模式代表了数据库序列中最一般的子序列，因此可用它来确定数据序列的相似性。文章研究了基于己发现序列模式对序列数据聚类的问题。、111moo'`/一丫关键词:知识发现;序列模式:概念格:聚类l本课题受安徽省教委重点科研项目一“大规模数据库中知识发现系统的研卿‘项目编号2000jll68zd

3、)资助·丫TheResearchofSequentialPatternsDsicoveryinDatabaseABSTRACTKnowledgediscoveryindatabase(KDD)isarapidlyemergingresearchfieldrelevanttoartificialintelligenceanddatabasesystem,anddiscoveryofsequentialpaternsisanimportantfieldintheKDDresearch.Thisthesisres

4、eachestheproblemofminingsequentialpaternsin&-hases.Themaincontextisasfollows:(1)AnefficientalgorithmforminingsequentialpaternsispresentredviausingConceptLaticeandadaptingtheclassicalalgorithmtoreducethenumberofscanningtransactiondatabase.(2)Aalgorithmforma

5、intainingthediscoveredsequentialpaternsafterinsertinganddeletingsometransactionsispresented;Moreove,aalgorithmisdevised,whichemployssamplingtechniquestoestimatethediferencebetweenthesequentialpaternsinadatabasebeforeandafteritisupdated,andtheestimateddifer

6、encecanbeusedtodeterminewhetherweshouldupdatethediscoveredsequentialpaternsornot.(3)Aalgorithmforminingsequentialpaternswithitemconstraintsispresented.(4)Thediscoveredsequentialpaternsrepresentthemostcommonsubsequenceswiththedatabasesequencesandcanbeusedto

7、determinetheirsimilarity.theclusteringfordatabasesequencesbasedondiscoveredsequentialpaternsisresearched.Keywords:KDD;sequentialpaterns;conceptlattice;clustering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得

8、合肥工业大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论一暴晰棒签一、·})14JH学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解oHEI达‘*-有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅·本人授权‘宣卫Ie业达崖址可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以