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文檔簡介
1、數(shù)據(jù)挖掘是從存放在數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫或其他信息庫中的大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有趣知識的過程，是涉及人工智能和數(shù)據(jù)庫等學科的一個相當活躍的研究領域。序列模式發(fā)現(xiàn)是其中一個重要的研究方向。
序列數(shù)據(jù)庫由記錄帶有或不帶有具體時間概念的有序元素或事件的序列組成。序列模式挖掘就是在序列數(shù)據(jù)庫中發(fā)現(xiàn)頻繁發(fā)生的有序事件或者子序列模式。序列模式挖掘有著廣闊的應用前景，例如交易數(shù)據(jù)庫中的客戶行為分析、Web日志分析、文本分析、DNA分析和自然災害預測等
2、等。
現(xiàn)實世界中的事物是相互聯(lián)系的，挖掘基于多序列的序列模式能夠更好地反映現(xiàn)實世界中事物的關聯(lián)。本文在傳統(tǒng)的序列模式挖掘基礎上，通過改進實現(xiàn)了多序列模式的挖掘。首先，對傳統(tǒng)的序列模式概念進行擴充，提出了多序列模式概念(Multiple Sequential patterns)以及基于多序列約束的優(yōu)化和剪枝技術(shù)。其次，在Prefix Span算法的基礎上實現(xiàn)了多序列模式的挖掘算法(MS_PrefixSpan);在CloSpa
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