检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与设计 2011年第7期32卷 2377-2380页

作者：李广原杨炳儒刘永彬刘英华北京科技大学信息工程学院北京100083 广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023

提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP,该算法包括3个步骤:挖掘数据集中的最大频繁模式,每个频繁模式成为一个模式类;比较数据中各序列项序列与各模式类的包含与相似关系;按照一定的规则抽取... 详细信息

提出一种基于最大频繁模式、模式相似与属性描述相结合的多维序列模式挖掘算法MSP,该算法包括3个步骤:挖掘数据集中的最大频繁模式,每个频繁模式成为一个模式类;比较数据中各序列项序列与各模式类的包含与相似关系;按照一定的规则抽取与各模式类相关的属性,给出以属性为前件、模式类为后件的多维序列规则为形式的多维序列模式挖掘结果。对算法进行分析表明,该算法是有效的,且具有较好的可扩展性。

关键词：数据挖掘多维序列模式序列模式最大频繁模式相似度

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多维序列模式挖掘算法在广播收听率分析中的研究与应用

多维序列模式挖掘算法在广播收听率分析中的研究与应用

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作者：樊世燕河北工业大学

学位级别：硕士

随着数据库和计算机网络的广泛应用,加上使用先进的自动数据生成和采集工具,人们所拥有的数据量急剧增大。数据挖掘技术正是目前解决“数据爆炸”但“信息贫乏”的一种有效方法。目前,在广播收听调查领域,从上个世纪30年代尼尔森公司成... 详细信息

随着数据库和计算机网络的广泛应用,加上使用先进的自动数据生成和采集工具,人们所拥有的数据量急剧增大。数据挖掘技术正是目前解决“数据爆炸”但“信息贫乏”的一种有效方法。目前,在广播收听调查领域,从上个世纪30年代尼尔森公司成立和BBC对听众进行每日调查开始,关于广播传播效果的分析与描述就越来越被“数字”所替代,但是由于缺乏对收听率数据进行再分析的能力,不善于剖析数据,而只能被动地、表面化地接受调查机构给予的原始数据或简单结论。针对广播收听调查领域存在的这种情况,本文将数据挖掘技术中的多维序列模式挖掘算法应用到广播收听率分析当中,可以使广播电台根据指标数据和数据挖掘信息来改善管理,进行更科学合理的节目评估、人员考核、听众群体分析等,同时也为广播媒体领域的专业研究的提供了很有价值的信息。本文在研究了一些经典的序列模式挖掘算法的基础上,结合广播收听情况分析的具体问题和业界相关知识,提出了一种基于时态约束的多维序列模式挖掘算法,这种算法首先将多维信息作为序列的一个元素嵌入到序列之中,形成一个新的序列,然后在基于模式增长的序列模式挖掘算法PrefixSpan算法的基础上,引入了时间区间的归并与扩展技术,使挖掘出来的多维序列模式具有了时效性。本文以“北京中视广联收听率分析系统”为研究背景,在实现了计算各种收听指标等基本功能的基础上,将基于时态约束的多维序列模式挖掘算法应用其中,基本实现了从原始数据的预处理到最后的对挖掘结果的评估与优化这样一个数据挖掘过程。最后,对本文工作进行了总结,提出了进一步的工作方向和思路。

关键词：数据挖掘多维序列模式时态约束广播媒体数字化

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多维序列模式挖掘算法研究

多维序列模式挖掘算法研究

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作者：左娜燕山大学

学位级别：硕士

现有的序列模式挖掘算法只是在单维序列信息中挖掘序列模式，然而在很多应用中，用户希望在序列数据库中融合感兴趣的多维信息，进而挖掘更符合需求的多维序列模式。因此，本文以多维序列模式挖掘算法为研究重点。这些问题的研究在顾客... 详细信息

现有的序列模式挖掘算法只是在单维序列信息中挖掘序列模式，然而在很多应用中，用户希望在序列数据库中融合感兴趣的多维信息，进而挖掘更符合需求的多维序列模式。因此，本文以多维序列模式挖掘算法为研究重点。这些问题的研究在顾客购物模式、互连网访问模式、疾病防治中具有重要的意义。本文首先提出了一种挖掘多维序列模式的新型混合方法Seq-Cmp。该方法首先在序列信息中寻找序列模式，然后对每个序列模式，收集数据库中仅包含此模式的元组的多维信息，形成相应的投影数据库，最后混合使用基于数组的结构H-arrays或基于树的结构H-forest在稀疏或稠密的投影数据库中挖掘多维模式。在维度较高时，此算法性能优于Seq-Dim和Seq-mdp算法。其次，为了能够有效的从加入多维信息的多维Web序列数据中挖掘多维序列模式，提出了ExtSeq-MIDim算法。该算法首先采用扩展的序列模式挖掘方法从多维Web序列数据中挖掘序列模式，然后针对每个序列模式，仅在包含此模式的元组的多维信息中寻找多维模式。对于多维模式的挖掘，本文基于内存索引的方法提出了一种新的快速有效的挖掘方法。再次，为了能够有效的从包含多序列维的多维多序列数据库中挖掘多维序列模式，设计了PSeq-MIDim算法。该算法首先应用PSeq算法将起始序列维的序列模式保存在梯格结构中，然后根据梯格结构，由起始序列维的序列模式开始，迭代的通过k序列维的序列模式的位置集和繁殖表向k+1序列维作繁殖来挖掘横穿多序列维的序列模式，直到多序列维全部被挖掘；接下来对每个横穿多序列维的序列模式，构建相应的投影数据库,并利用基于内存索引的方法在投影数据库中挖掘多维模式。最后，通过实验对上述算法进行验证，实现了预期的研究目标。

关键词：序列模式挖掘多维序列模式投影数据库梯格结构前缀索引

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基于多维序列模式挖掘的图书馆用户行为模式研究

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情报科学 2009年第12期27卷 1840-1843页

作者：宋玲玲滨州职业学院计算机信息工程系山东滨州256600

随着信息化技术的迅速发展,个性化服务已经成为当今社会关注的焦点。图书馆作为知识服务的前沿尤其需要改进其服务模式以满足用户日益增长的个性化需求。在分析和研究序列模式挖掘的基础上,将序列模式挖掘技术应用于图书馆用户行为模式... 详细信息

随着信息化技术的迅速发展,个性化服务已经成为当今社会关注的焦点。图书馆作为知识服务的前沿尤其需要改进其服务模式以满足用户日益增长的个性化需求。在分析和研究序列模式挖掘的基础上,将序列模式挖掘技术应用于图书馆用户行为模式的分析,从得出的行为模式中获得一些服务启示,为图书馆的个性化服务和管理提供科学依据。实践证明,该方法是图书馆提高个性化服务质量的一个有效方法。

关键词：图书馆多维序列模式用户行为模式

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基于H-tree的多维序列模式挖掘算法

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计算机工程与应用 2006年第6期42卷 193-195,202页

作者：程银波任家东司菁菁燕山大学现代教育技术中心秦皇岛066004

提出了一种基于H-tree的多维序列模式挖掘算法,首先在序列信息中挖掘序列模式,然后针对每个序列模式,根据包含此模式的所有元组中的多维信息构造H-tree树,挖掘出相应的多维模式,从而得到了多维序列模式。该算法将多维分析方法与序列模... 详细信息

提出了一种基于H-tree的多维序列模式挖掘算法,首先在序列信息中挖掘序列模式,然后针对每个序列模式,根据包含此模式的所有元组中的多维信息构造H-tree树,挖掘出相应的多维模式,从而得到了多维序列模式。该算法将多维分析方法与序列模式挖掘算法有效地结合在一起,当维度较高时具有较高的性能。

关键词：数据挖掘序列模式多维序列模式

来源：评论

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一种挖掘多维序列模式的有效方法

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计算机工程与应用 2008年第6期44卷 187-190页

作者：肖仁财薛安荣江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013

提出了一种新的多维序列模式挖掘算法,首先在序列信息中挖掘序列模式,然后针对每个序列模式,在包含此模式的所有元组中的多维信息中挖掘频繁1-项集,由得到的频繁1-项集开始,循环的由频繁(k-1)-项集(k>1)连接生成频繁k项集,从而得到... 详细信息

提出了一种新的多维序列模式挖掘算法,首先在序列信息中挖掘序列模式,然后针对每个序列模式,在包含此模式的所有元组中的多维信息中挖掘频繁1-项集,由得到的频繁1-项集开始,循环的由频繁(k-1)-项集(k>1)连接生成频繁k项集,从而得到所有的多维模式。该算法通过扫描不断缩小的频繁(k-1)-项集来生成频繁k项集,减少了扫描投影数据库的次数,因而减少了时间开销,实验表明该算法有较高的挖掘效率。

关键词：投影数据库多维序列模式序列模式数据挖掘

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多维序列模式挖掘算法分析

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赤峰学院学报（自然科学版） 2014年第7期30卷 34-36页

作者：邹妍刘燕赤峰学院计算机与信息工程学院内蒙古赤峰024000

多维序列模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支.首先给出了多维序列模式挖掘的相关定义;其次对典型的多维序列模式挖掘算法进行了总体归纳,并对在此基础上发展起来的几种多维序列模式挖掘算法的改良性能进行了分析;最后展望其未来发展... 详细信息

多维序列模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支.首先给出了多维序列模式挖掘的相关定义;其次对典型的多维序列模式挖掘算法进行了总体归纳,并对在此基础上发展起来的几种多维序列模式挖掘算法的改良性能进行了分析;最后展望其未来发展方向.

关键词：数据挖掘多维序列模式挖掘算法

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利用数据库投影技术挖掘多维序列模式

利用数据库投影技术挖掘多维序列模式

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中国计算机用户协会信息系统分会2003年信息技术交流大会

作者：栾东庆首都经济贸易大学信息学院北京100026

多维序列模式挖掘是数据挖掘的一个崭新领域,该文首先就多维序列模式的有关概念做了说明,然后介绍了两种有效的挖掘算法,最后还对各种算法的优劣做了对比分析.

关键词：多维序列模式支持度阈值投影数据库数据库投影技术

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序列模式挖掘算法研究与实现

序列模式挖掘算法研究与实现

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作者：肖仁财江苏大学

学位级别：硕士

数据挖掘是从数据库或其它信息库的大量数据中挖掘出有效知识的过程,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。序列模式挖掘就是在时序数据库中挖掘相对时间或其他模式出现... 详细信息

数据挖掘是从数据库或其它信息库的大量数据中挖掘出有效知识的过程,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。序列模式挖掘就是在时序数据库中挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式。序列模式发现是最重要的数据挖掘任务之一,并有着广阔的应用前景,比如交易数据库中的客户行为分析、Web访问日志分析、科学实验过程的分析、文本分析、DNA分析和自然灾害预测等等。多维序列模式挖掘是在序列模式挖掘基础上考虑了其它一些维信息,像在顾客购买行为分析中考虑到顾客的年龄、性别等信息,这样的模式融合了更多的信息,应用价值更高。本文在分析序列模式挖掘算法的基础上,对多维序列模式挖掘算法以及在应用领域的具体实施方面做了较深入的探讨,主要贡献如下: (1)提出高效的基于连接的多维序列模式挖掘算法Seq-mdp(Sequence-Multi-DimensionalPattern)。在挖掘多维模式时,扫描一次投影库,记录下得到的频繁项的所属属性以及元组信息,用于后续的连接,不需要再扫描投影库,仅通过连接就可以获得所有的多维模式。实验表明该算法有较好的时间性能。 (2)将多维序列模式挖掘算法应用于异常检测。针对入侵检测的特点将数据挖掘技术应用于用户异常行为检测中,首先将用户行为数据库转化为多维序列数据库,然后对其进行多维序列模式挖掘以提炼出用户高频行为模式,将当前模式库与历史模式库做比较判断是否存在异常,实验说明了方法的可行性。 (3)设计并实现了序列模式挖掘工具。此工具包含了几个有效的序列模式挖掘算法,一方面用户可以根据自己的需求选择合适的算法,另一方面也是一个序列模式挖掘算法的比较平台。与已有工具相比,此工具融合了几种效率比较高的专门针对序列模式挖掘的算法,为用户提供了多种选择方法。

关键词：数据挖掘序列模式多维序列模式入侵检测

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序列模式挖掘算法的研究

序列模式挖掘算法的研究

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作者：程银波燕山大学

学位级别：硕士

本文首先提出了一种带有时间间隔约束的序列模式挖掘算法。此算法在PrefixSpan算法的基础上，对第一层投影数据库的构造方法进行了扩展，并在搜索频繁项时绑定了时间间隔约束，从而得到满足时间间隔约束的序列模式。在挖掘带有时间间隔... 详细信息

本文首先提出了一种带有时间间隔约束的序列模式挖掘算法。此算法在PrefixSpan算法的基础上，对第一层投影数据库的构造方法进行了扩展，并在搜索频繁项时绑定了时间间隔约束，从而得到满足时间间隔约束的序列模式。在挖掘带有时间间隔约束的序列模式时，此算法的性能明显优于GSP算法。其次，提出了一种基于模式增长的泛化序列模式挖掘算法。此算法的基本思想是首先搜索频繁项，然后通过递归地挖掘投影数据库得到相应的泛化序列模式子集，并在构造投影数据库和序列模式增长过程中直接引入滑动时间窗口和时间约束，从而得到泛化序列模式。此算法继承了模式增长算法的优点，其性能明显优于GSP算法。最后，提出了一种新的多维序列模式挖掘算法。此算法首先在序列信息中挖掘序列模式，然后针对每个序列模式，仅在包含此模式的元组的多维信息中挖掘出相应的多维模式，从而缩小了搜索空间。对于多维模式的挖掘，本文基于H-tree结构提出了一种新的快速有效挖掘方法。在维度较高时，此算法能获得优于UniSeq算法的性能。

关键词：数据挖掘序列模式挖掘模式增长时间间隔约束泛化序列模式多维序列模式

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