论文部分内容阅读
所谓时序数据是指观察对象的某一特征或行为按时间排序的集合。实际应用中很大一部分时序数据是由系统产生用于记录用户的行为。分析这些数据背后的用户行为模式,将会对用户和系统模式的识别与未来状态的预测带来积极的影响。然而,这些刻画用户行为的时序数据却体量庞大且表现形式复杂,给处理这些这些数据带来了巨大困难。本文遵循“数据中挖掘模式,模式预测未来”的思路,意在从用户时序数据中挖掘出有用的行为模式,并以此为基础分别预测出小规模群组和复杂群体(系统)的未来行为状态。为此,文章针对如下关键问题提出了有效的解决方案: