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1、隨著商務(wù)活動(dòng)日趨頻繁和企業(yè)信息化程度的提高,有越來(lái)越多的信息積累,其中大部分均以時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)形式存在.這樣,時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)新的課題出現(xiàn),引起了人們極大的興趣.國(guó)內(nèi)外時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的研究起步不久,面向時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)的挖掘算法目前效果還不是非常理想,還存在許多問(wèn)題亟待解決.該文對(duì)此進(jìn)行了研究.首先,我們介紹了數(shù)據(jù)挖掘有關(guān)的概念、技術(shù)和研究現(xiàn)狀,論述了時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘的研究背景和進(jìn)展,給出了該文研究的內(nèi)容.然后,介紹了時(shí)態(tài)型、時(shí)態(tài)因子和時(shí)態(tài)粒
2、度的基本概念和性質(zhì),給出了一種時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)學(xué)模型,并對(duì)給出了幾個(gè)具有實(shí)際意義的時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則.其次,討論了單事件相同時(shí)態(tài)、周期時(shí)態(tài)內(nèi)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的兩個(gè)算法,并給出了相應(yīng)的試驗(yàn)結(jié)果.同時(shí)針對(duì)雙事件時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘提出一個(gè)增量算法,并給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果.另外還給出一個(gè)基于興趣度的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法和試驗(yàn)結(jié)果.最后,我們論述了Markov Chain在時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)挖掘中的應(yīng)用.該文所獲得的主要成果為:1、給出了一種時(shí)態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)學(xué)模型,2、提出了單
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