【摘 要】
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随着大数据、物联网的普及,数据产生的速度越来越快,数据量越来越多。为了从这些大量的数据中发现可利用的数据,数据挖掘应运而生。模式挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域,其目标是从数据中发现事物之间可能存在的某种模式关联。从模式挖掘中寻找频繁共同出现的项目称为频繁项集挖掘。序列模式挖掘是频繁项集挖掘更深层次的研究,它不仅考虑了项目在事务数据库中是否出现,而且还考虑了项目出现的先后次序,在现实生活中应用更广
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随着大数据、物联网的普及,数据产生的速度越来越快,数据量越来越多。为了从这些大量的数据中发现可利用的数据,数据挖掘应运而生。模式挖掘是数据挖掘的一个重要研究领域,其目标是从数据中发现事物之间可能存在的某种模式关联。从模式挖掘中寻找频繁共同出现的项目称为频繁项集挖掘。序列模式挖掘是频繁项集挖掘更深层次的研究,它不仅考虑了项目在事务数据库中是否出现,而且还考虑了项目出现的先后次序,在现实生活中应用更广泛,因此更有研究价值。基于约束的序列模式挖掘是在序列模式挖掘的基础上,把约束嵌入到挖掘过程中,从而节省大量的时间、空间,并且可以挖掘到更符合约束需求的序列模式。本文以大规模在线开放课程（Massive Open Online Courses,MOOCs）的选课数据为对象,为了以更高效的方式挖掘更适合用户的序列模式,分别提出了基于兴趣约束的序列模式挖掘算法和基于灵活约束的序列模式挖掘算法。具体来讲,主要的研究内容包括:1)提出一种基于兴趣约束的序列模式挖掘算法来挖掘序列模式。首先,设计了意外支持度来取代传统意义上的支持度。其次证明意外支持度也满足向下闭合属性。接着,重新定义了一个项目列表结构和一个序列列表结构,并且根据数据集的特征,新提出一个序列位置列表结构。这三个结构用于剪枝,可以缩小搜索空间。最后,本文详细描述和解释新算法FAST-USP,并且从运行时间、内存消耗和挖掘到的模式数量三个方面展示实验结果,验证了FAST-USP算法的优越性。2)提出一种基于灵活约束序列模式挖掘算法来挖掘序列模式。首先提出了三种约束,即长度约束、离散性约束和有效性约束。他们是用来描述选课序列的长度,选课时间的离散性,选课时刻的有效性。把三种约束按照一定比例融合形成灵活约束。把这种灵活约束嵌入到序列模式挖掘最重要的参数支持度中,形成一种带灵活约束支持度。接着证明灵活约束支持度同支持度一样满足向下闭合属性,最后以类Apriori和模式增长的方式进行序列模式挖掘,提出了两种新的序列模式挖掘算法SPM-FC-L和SPM-FC-P。并且从运行时间、内存消耗、挖掘到的模式数量、约束的使用,挖掘到的模式结果五个方面展示实验结果,验证了所提算法的优越性。
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