關(guān)于時間序列相似性及時序規(guī)則發(fā)現(xiàn)的研究.pdf

1、隨著計算機軟、硬件的進步，人們利用信息技術(shù)產(chǎn)生和搜集數(shù)據(jù)的能力大幅度提高。作為一種有效的數(shù)據(jù)分析及預測工具，數(shù)據(jù)挖掘在近年來得到了廣泛的關(guān)注。時間序列數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)中十分普遍，于是對時間序列進行數(shù)據(jù)挖掘已成為當前研究的焦點之一。 本文在綜述國內(nèi)外數(shù)據(jù)挖掘研究發(fā)展概況后，對時間序列的表達、相似性搜索、序列模式挖掘、增量挖掘以及時序規(guī)則發(fā)現(xiàn)等幾個問題進行了研究分析。本文的主要的研究內(nèi)容和研究成果如下： 1．對時間序列的分段

2、線性化表示進行了研究，提出了一個新的時間序列度量，即模式趨勢距離。并且使用該度量提出了一個新的時間序列相似性算法，及一個新的優(yōu)化技術(shù)：忽略重疊優(yōu)化。 2．對時序模式挖掘算法進行了研究。由于閉序列有著良好的性質(zhì)，故本文利用閉序列的特性，提出了一種更好的優(yōu)化算法。該方法避免了候選項的生成，提高了挖掘效率。 3．研究了在大型數(shù)據(jù)庫中進行增量挖掘的問題，我們提出了一個新的InCloSpan閉序列增量挖掘算法。 4．利用新