多粒度时间相关论文
周期模式主要是研究时序数据库中的循环特性,是时态数据挖掘的一个重要的研究方向。周期模式的挖掘具有广泛的应用前景,如:气候、......
随着人们对时态数据挖掘的深入,周期挖掘作为时态数据库中用于理解时态数据、预测未来趋势的一个非常有意义的特征,也越来越受到国......
学位
实时流数据立方体将多维多层的数据立方体技术应用于数据流领域,为实时数据流分析提供了一个强有力的框架.本文将多粒度时间窗口技......
生活中的信息随时间不断变化,数据库中记录的信息大都也带有时间维,对带有时间维的数据进行挖掘逐渐成为数据挖掘领域一个非常重要......
任务结构是工作流管理系统中常用来进行工作流建模的语言,但其核心是过程控制流方面的规范,对其他方面很少涉及,比如活动间的信息......
研究一类在多粒度时间下单事件同属性不同状态之间有一定关联的近似周期规律挖掘问题。给出了多粒度近似周期关联规则模型形式化的......
研究时态数据库中多粒度时间下的近似周期的挖掘问题。在多粒度时间、多粒度时问格式的基础上引入多粒度时间间隔的定义以及相关性......
时间的描述和划分是时态数据采掘中一个非常重要的方面，针对目前时态数据采掘中缺少对多粒度时间等的研究的现状，提出了多粒度时间，粒......
大规模文本数据挖掘是大数据分析的重要分支,也是近年来的一个研究热点。研究了多粒度时间文本数据周期模式挖掘算法,首先提出了时......
