關(guān)于時態(tài)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究.pdf

1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)自20世紀(jì)90年代初期開始崛起，并迅速的成為計算機理論及應(yīng)用界研究的熱點。如今數(shù)據(jù)挖掘是一個多學(xué)科交叉研究領(lǐng)域，它融合了數(shù)據(jù)庫技術(shù)、人工智能、機器學(xué)習(xí)、統(tǒng)計學(xué)、信息檢索、高性能計算以及可視化等最新技術(shù)的研究成果，成功的打破了“數(shù)據(jù)豐富，知識貧乏”的局面。在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)蓬勃發(fā)展的過程中，人們逐漸意識到時態(tài)數(shù)據(jù)挖掘研究的必要性及其重要意義。因為時間是客觀世界的客觀屬性，是數(shù)據(jù)的固有屬性，在數(shù)據(jù)挖掘的過程中忽略數(shù)據(jù)的時態(tài)語義已然暴

2、露出很多不足。于是諸如時態(tài)數(shù)據(jù)的模式、趨勢、約束、因果關(guān)系等時態(tài)知識的挖掘得到了越來越多的研究，值得提出的是，計算機學(xué)術(shù)界對于挖掘時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則給予了尤其多的關(guān)注。 本文提出的是時態(tài)數(shù)據(jù)庫中離散屬性的帶周期規(guī)律的關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)方法。關(guān)于時態(tài)數(shù)據(jù)周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究也有不少，其中包括連續(xù)屬性的周期性關(guān)聯(lián)規(guī)則提取，定制周期內(nèi)時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則提取等等。在這些研究成果的基礎(chǔ)上，本文提出的方法能夠計算得到時態(tài)數(shù)據(jù)庫中離散屬性的周期，進而通過執(zhí)

3、行改造了的Apriori算法挖掘周期性時態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則。主要工作概括如下： 1.在對時態(tài)數(shù)據(jù)庫中的有效時間屬性進行劃分和標(biāo)記的基礎(chǔ)上，提出了時態(tài)數(shù)據(jù)庫中離散屬性的周期計算方法，并詳細(xì)描述了算法的執(zhí)行步驟。 2.提出新的時間區(qū)間標(biāo)記方法，通過劃分和標(biāo)記時態(tài)數(shù)據(jù)庫的有效時間屬性，用標(biāo)記集合代替時間區(qū)間，達到有效時間區(qū)間合理離散化的目的。 3.提出改進了的Apriori算法，在計算頻繁項集的過程中，相匹配的項集根據(jù)其所攜帶