基于多屬性特征的時(shí)態(tài)近似周期挖掘和應(yīng)用.pdf

1、隨著人們對時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的深入，周期挖掘作為理解時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)、預(yù)測未來趨勢的一個(gè)極有意義的特征，日益成為時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中十分重要的研究課題。然而，目前很少有人研究基于多屬性特征時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)的近似周期，即多維時(shí)態(tài)近似周期。多維近似周期指的是多屬性事件發(fā)生后，相隔一個(gè)時(shí)間周期(該時(shí)間周期可以在固定時(shí)間K的時(shí)間范圍δ內(nèi)波動)多屬性事件重復(fù)發(fā)生，其關(guān)聯(lián)規(guī)則還同時(shí)研究了該近似周期規(guī)則前件對規(guī)則后件發(fā)生的影響程度。這是一個(gè)很有意義的研究方向，因?yàn)橥粚ο蠖鄠€(gè)屬

2、性之間往往存在周期性的相互影響，多個(gè)對象的屬性之間由于對象的相互競爭、合作關(guān)系，也存在周期性的影響，而這種周期性往往表現(xiàn)為近似周期。如果我們將其應(yīng)用到金融、氣象、水文、醫(yī)療、超市等領(lǐng)域，發(fā)現(xiàn)其近似周期與關(guān)聯(lián)規(guī)則，對指導(dǎo)和管理相關(guān)的決策問題具有相當(dāng)?shù)膶?shí)際價(jià)值。 本文從以下幾方面對時(shí)態(tài)近似周期進(jìn)行了研究： (1)介紹了時(shí)態(tài)周期挖掘的研究背景和不足，引出本文研究內(nèi)容。 (2)在時(shí)態(tài)型、時(shí)態(tài)因子和時(shí)間粒度的基礎(chǔ)上，給出了

3、多維時(shí)態(tài)事件與預(yù)測模型，以及多維時(shí)態(tài)周期關(guān)聯(lián)規(guī)則模型。 (3)提出了多維時(shí)態(tài)近似周期的數(shù)學(xué)定義，如多維近似周期模式、近似周期模式的支持度、置信度、近似精度和模式覆蓋等，證明了相關(guān)性質(zhì)。同時(shí)研究了基于時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫的層次聚類和SOM聚類的多維時(shí)態(tài)近似周期的挖掘算法，實(shí)驗(yàn)表明了算法的有效性。 (4)擴(kuò)展了多維時(shí)態(tài)近似周期的定義和性質(zhì)，提出了三種多維時(shí)態(tài)近似周期關(guān)聯(lián)規(guī)則的概念和性質(zhì)，研究了基于SQL語言和SOM聚類的挖掘算法并進(jìn)行