强跳跃显露模式挖掘算法及其应用

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1、学校代号：学号：密级：10532S08102087普通湖南大学硕士学位论文强跳跃显露模式挖掘算法及其应用StrongJumpingEmergingPatternsMiningAlgorithmandApplicationLULijuanB．E．(NanhuaUniversity)2008AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringmInformationScienceandEngineeringintheGraduateSchoo

2、lofHunanUniversitySupervisorAssociateProfessorCHENXiangtaoMay,2011湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：i强丽靖日期：20l1年歹月弓D日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留

3、并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密d。(请在以上相应方框内打“√’’)作者签名：导师签名：日期：2011年歹月弓p日日期：乒o『『年f月乡c，日强跳跃罹露模式挖掘算法及其心用摘要分类是数据挖掘中一个很重要的研究课题，在神经网络、统计学以及机器学习等领域得到了广泛的研究，但是大部分分类算法适用于小型数据集。强跳跃显露模式(StrongJum

4、pingEmergingPatterns，SJEP)是近年来提出的一种新颖的知识模式，它具有很强的区分能力。针对大型数据集而提出的基于SJEP的分类算法具有较高的分类准确度。本文主要针对SJEP的挖掘及分类算法做了一系列的研究，主要工作和贡献包括以下几点：(1)针对基于SJEP一树的挖掘算法在挖掘过程中存在的冗余等问题，提出一种基于排序SJEP．树的改进SJEP挖掘算法，该算法在头表中设定标记域，过滤大量冗余的JEP；同时，在树节点中存放项名在头表中相应的序号，简化构造排序SJEP．树和后缀子树的复杂度；引入邻接表存储SJEP，减少JEP的比较次数。实验结果

5、表明，改进后的算法的运行效率高于SJEP．树挖掘算法；(2)针对SJEP．树挖掘算法中存在的冗余问题，以及P．树挖掘算法频繁合并子树的问题，提出一种新颖的基于SP．树的SJEP挖掘算法。该算法先统计该项横向链表上不同节点的数目，然后判断是否需要进行子树合并，减少子树合并的次数，并且在合并和遍历子树的时候，动态设置子树节点中序号域的值，删除冗余的树枝。实验结果表明，SP．树挖掘算法挖掘SJEP的时间性能要优于SJEP．树挖掘算法；(3)采用分层十一折交叉验证方法来评估SJEP分类算法的分类性能。实验结果表明，对于同一数据集，在不同的最小支持度阈值下，分类准确度

6、不同，并且若选取合适的最小支持度阈值，能够利用较少的SJEP达到较高的分类准确度。(4)分析比较SP．树挖掘算法和STSJEP．树挖掘算法的时间性能。实验结果表明，对于同一数据集，在同一最小支持度阈值下，SP．树挖掘算法挖掘出SJEP的时间性能要优于STSJEP．树挖掘算法。关键词：数据挖掘；分类算法；显露模式；跳跃显露模式；强跳跃显露模式II硕士学位论文AbstractClassificationalgorithmsarethemostimportantproblemindatamining，whichhavebeenwidelystudiedinneur

7、alnetwork，statisticsandmachinelearning，however，mostofthemareonlysuitableforsmalldataset．Inrecentyears，asakindofnovelknowledgepattern，strongjumpingemergingpatterns(SJEP)havebeenpresented，whichhaveastrongabilitytodistinguishdifferencesbetweentwodatasets．Inordertoclassifylargedatasets

8、，classificationalgorithmba