序列模式挖掘算法的研究与实现论文

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1、独创性（或创新性）声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得桂林电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。本人签名：日期：关于论文使用授权的说明本人完全了解桂林电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属桂林电子科技大学。本人保证毕业离校后，

2、发表论文或使用论文工作成果时署名单位仍然为桂林电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。（保密的论文在解密后遵守此规定）本学位论文属于保密在____年解密后适用本授权书。本人签名：导师签名：万方数据日期：日期：摘要摘要数据挖掘是从大量数据库中挖掘出潜在的有效知识，从而达到预测未来趋势的目的，是知识发现过程中不可缺少的一部分。其数据形式具有多样性，其中有一类数据表现为序列形式，即序列模式。序列模式挖掘是针对序列数据挖掘的研究，从序列数据库中挖掘频繁出现的序列。本文针对现有序列模式

3、挖掘算法的不足给出相应的改进算法。主要研究工作如下：1)分析比较传统序列模式挖掘和闭合序列模式挖掘算法，给出几种经典算法的详细描述。重点研究类Apriori算法和类FP-growth算法的思想模型，阐述两类算法的特点，分析其不足，为SuffixJoin和ssCloSpan两种算法的提出奠定基础。2)针对PrefixSpan算法中反复扫描投影数据库影响效率的问题，给出SuffixJoin算法。该算法仅扫描投影数据库一遍，建立基于投影后缀频繁项的候选数据库，此后直接将当前的频繁序列与候选数据库中对应后缀相连接，从而实现序列模式的增长，达到优化效率的目的。实验表明，在处理较长的序列模式时

4、，该算法在性能上具有优势。3)在闭合序列模式挖掘中，针对CloSpan算法在第二阶段删除非闭合序列模式中时间消耗较大、影响效率的问题，提出改进的ssCloSpan算法。该算法改进前缀搜索树结构，通过支持度剪枝、末节点哈希表以及频繁项头表的剪枝策略，在挖掘频繁序列的同时确定闭合序列，有效提高闭合序列模式挖掘的效率。实验表明，该算法在处理较长的序列模式时，执行效率上有明显的提高。关键词：序列模式；闭合序列模式；后缀连接；末节点哈希表；频繁项头表.I万方数据AbstractAbstractDataminingisanindispensablepartofknowledgediscover

5、yindatabase.Itcanminethepotentialeffectiveknowledgefromafloodofdatabase,evenreachtheresultthatforecastingthefuturedevelopmenttrendinsomefields.Indomainofdatamining,therearesomedataformats.Animportantdataformatissequentialdata.Sequentialpatternminingistominethesequenceswhichoccurfrequentlyinseq

6、uencedatabase.Aimingtotheshortagesofcurrentalgorithms,thispaperpresentssomerelativeimprovedalgorithmsinsequentialpatternmining.Themainresearchisasfollows:1)Itanalysescurrenttraditionalsequentialpatternminingalgorithmsandclosedsequentialpatternminingalgorithms,thengivessomedetaileddescriptionin

7、severalclassicalalgorithms.OnekindofalgorithmbasedonApriorithoughtmodelandanotherkindofalgorithmbasedonFP-growththoughtmodelarestudied.AnalysingthefeaturesofthetwoalgorithmslaysafoundationfortheproposedalgorithmsSuffixJoinandssCloSpan.2