【摘 要】
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该文主要对序列模式挖掘算法进行深入的研究,通过对普通关联规则算法的研究和改进,得到基于关联规则算法的序列模式挖掘算法,从而可以挖掘序列模式形式的知识.该文主要的研究
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该文主要对序列模式挖掘算法进行深入的研究,通过对普通关联规则算法的研究和改进,得到基于关联规则算法的序列模式挖掘算法,从而可以挖掘序列模式形式的知识.该文主要的研究成果如下:根据序列模式挖掘的实际需要,提出基于数据变化率的数据变化趋势模型.通过数据变化趋势模型,可以解决历史数据中同一属性在不同的时期取值范围跨度过大的问题,而且可以放大小幅波动的波动幅度,突出数据的变化特征.序列模式的挖掘算法通常都是在关联规则挖掘算法的基础上通过某些简单的转化而得来的.因此,应该对变化率为数据完成噪声处理、数据离散化和特殊预处理等工作,以便借用关联规则算法完成序列模式知识的挖掘工作.挖掘算法中考虑到相关性分析的问题.相关性是验证知识是否满足挖掘需要的重要原则,通过相关性对知识进行筛选,可以去除起混淆作用的无效知识.
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