序列模式发现及其应用研究

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1、中国科学技术大学博士学位论文序列模式发现及其应用研究姓名：邹翔申请学位级别：博士专业：计算机应用指导教师：蔡庆生20040401中固科学技术大学博士学位沦文序列模式发现及其应用研究1．提出和实现了一种大型数据库中的序列模式增量式更新算法解决序列模式更新问题，算法有效降低了数据库的扫描次数和候选序列的生成数，具有较高的效率。2．提出和实现了一种分布式环境下的序列模式发现算法，算法不需要序列数据的传输，从分布式环境各数据站点上局部有效的序列模式生成全局有效的序列模式；并且算法具有较低的Ii0歼销、内存开销和通信开销，能够在分布式环境中高效地挖掘序列模式。3．提出

2、和实现了针对关联规则和序列模式的后处理方法，消除了大量冗余模式，并且根据模式之间的关系将其组织起来，向用户提供其中具有代表性的规则或模式，提高了挖掘结果的可用性和用户满意程度a文中我们使用一些经典的序列模式数据集和现实数据如Web日志，对上述研究结果进行了测试和验证。同时我们开发了一个基于数据挖掘技术的电力负荷预测系统和一个互联网竞争情报监测系统，并将序列模式发现技术应用于这些实际系统中，挖掘出有价值的信息和模式。关键词：数据挖掘，序列模式，增量式更新，分布式算法，基于约束的挖掘模式评估，代表规则。U!旦型兰堕查奎兰竖主兰丝堕兰壁型堡生茎堡垒墨生里墅窭Abs

3、tractDataMiningistheprocedureofextractingandminingknowledgefromlargeamountofdataindatabase，dataWarehousingandotherinformationrepository．Itistheintegrationofmultiplesubjectsoftechnology．Itisconsideredasoneofthemostimportantfrontsofartificialintelligenceanddatabasesystem，Itisalsooneo

4、fthehottestresearchareascurrently．Therearealotofdatarelatedtotimeorsequenceinrealworld．Sequentialpatternminingistominingpatternsthatarefrequentrelativetotimeorotherpatternsinsequencedatabase．Theresearchofsequentialpatternminingaimsatsymbolicpattern，whilenumericcurvepatternbelongsto

5、thetrendanalysisandpredictionofstatistictimeseriesanalysis．Itisoneofthemostimportanttasksofdataminingandwillhavebroadapplicationinfuturesuchastheanalysisofcustomerbehaviorintransactiondatabase，Webusageloganalysis，theanalysisofscienceexperimentprocedure，textanalysis，DNAanalysisandna

6、turedisasterpredictioneta1．Weexploresequentialpatternminingproblemdeeplyandcomprehensivelyinthisthesis．Wediscussthecurrentresearchsituation，relatedwork，someup—to—datetechnologiesanddevelopments，andweanalyzetheupdatingproblemofsequentialpattern，sequentialpatterndiscoveryindistribute

7、denvironmentandpatternconstraintandevaluationproblem．Inpracticalapplication，sequencedatabasealwaysupdatesdynamicallyalongtimeWeshouldmaketheresultofsequentialpatternminingreflecttheupdatingofit，Thentheupdatingproblemofsequentialpatternarises，Weanalyzethefeatureofnewsequentialpatter

8、ngeneratedfromdatabaseupda