基于改进前缀树PStree的最大序列模式挖掘

对现有最大序列模式挖掘算法候选序列模式过多以及可扩展性差的缺点,提出了一种基于序列匹配的最大序列模式挖掘算法CSMS(compare sequence finding maximal sequential pattern).算法首先为所有频繁1序列构建位置信息表;然后利用纵向、横向结合搜索位置信息表的序列扩展匹配方法找到潜在最大序列模式;在进行序列匹配扩展的同时,把每个找到的潜在最大序列模式存储在改进的前缀树PStree(prefix sequential pattern tree)中,树中每个结点链接到索引Hash表,Hash表中保存了结点的位置信息,对于那些重复的序列可以直接从Hash表中找到其位置信息;最后通过对前缀树PStree进行剪枝,得到由最大序列模式组成的前缀树MPStree(maximal sequential pattern tree).实验结果表明算法CSMS具有较好的时间效率和扩展性.     

一种挖掘带时间约束序列模式的改进算法

针对带时间约束的序列模式，提出了一种改进的挖掘算法TSPM，克服了传统的序列模式挖掘方法时空开销大，结果数量巨大且缺少针对性的缺陷．算法引入图结构表示频繁2序列，仅需扫描一次数据库，即可将与挖掘任务相关的信息映射到图中，图结构的表示使得挖掘过程可以充分利用项目之间的次序关系，提高了频繁序列的生成效率．另外算法利用序列的位置信息计算支持度，降低了处理时间约束的复杂性，避免了反复测试序列包含的过程．实验证明，该算法较传统的序列模式发现算法在时间和空间性能上具有优越性。     

带时间特征的序列模式挖掘算法TESP

引入序列模式时间特征的概念，并提出了一个带时间约束的序列模式挖掘算法，称做TESP(Time-enriched Sequential Pattern mining)，该算法在找出模式的同时，也给出了序列模式的时间特征，并且允许用户在挖掘之前对模式的这些时间特征进行限制，提高了序列模式挖掘的灵活性和有用性。     

基于J2EE平台应用时序挖掘算法对纺织品出口风险预测的研究

贸易数据是按时间记录下的、不断更新中的海量数据。首先引入时间序列模式的概念,分析了时间序列的本质问题;其次改进了AprioriAll算法挖掘贸易序列数据库的有用序列模式;然后使用离散傅里叶变换子序列相似性查找的方法,将现有序列与挖掘到的感兴趣的序列模式进行子序列匹配,得到有用的知识;最后结合实际情况,合理搭建系统平台,将改进的算法应用在该平台之下得到满意的效果。     

基于深度表示模型的移动模式挖掘

针对时空轨迹中位置顺序和时间对于理解用户移动模式的重要性,提出了一种新的用户轨迹深度表示模型。该模型考虑到时空轨迹的特点:1)不同的位置顺序表示不同的移动模式;2)轨迹有周期性并且在不同的时间段有变化。首先,将两个连续的位置点组合成位置序列;然后,将位置序列和对应的时间块组合成时间位置序列,作为描述轨迹特征的基本单位;最后,利用深度表示模型为每个序列训练特征向量。为了验证深度表示模型的有效性,设计实验将时间位置序列向量应用到用户移动模式发现中,并利用Gowalla签到数据集进行了实验评测。实验结果显示提出的模型能够发现"上班""购物"等明确的模式,而Word2Vec很难发现有意义的移动模式。     

移动计算环境中用户移动模式的挖掘

在移动计算中与移动用户位置相关的移动对象位置管理服务以及基于位置的移动增值服务等都离不开移动用户移动模式的挖掘。该文利用用户的移动日志，通过非二频繁项集把整个日志切割为一系列的子序列，然后把子序列分别归入频繁子序列和非频繁子序列这两个箱中，再分别对其进行合并和拆分处理，寻找最大频繁项集，即移动用户的最大移动模式。     

基于互关联后继树的多时间序列关联模式挖掘

时间序列是现实生活中常见的数据形式之一，在时间序列中发现频繁模式是分析时间序列变化规律的一项重要任务．提出基于互关联后继树的多时间序列关联模式挖掘算法．该算法首先用Allen逻辑位置关系来描述序列状态关系，根据这些关系在时间窗口内顺序或并行出现情况，获得一个由这些关系组成的特殊序列．在此基础上提出了一个基于互关联后继树的新型挖掘模型，实现了序列间关联模式的挖掘．与其他方法相比，该算法简单、直观，而且整个挖掘过程不需要生成候选模式，大大提高挖掘效率．     

互关联后继树在时间序列特征模式挖掘中的应用

在文献[1]中提出的基于互关联后继树（IRST）的时间序列特征模式挖掘方法的基础上,加入了时间窗口的概念,以弥补IRST这种原本应用于文本检索中的索引模型在时间序列应用中的不足.对IRST以及挖掘算法做出了改进,弥补了其只能挖掘出紧密衔接特征模式的缺陷.实验结果表明,该方法可以挖掘出更多更具应用价值的特征模式.     

灰色系统模型在时间序列模式中的应用研究

研究了利用GM(1,1)模型发现时间序列模式的方法,用GM(1,1)模型可以从时间序列中寻找变化规律,预测将来的发展趋势.并应用GM(1,1)模型分别对全国未来10年耕地和粮食进行了预测,预测结果和一些知名学者的预测结果非常接近,说明GM(1,1)模型是挖掘时间序列模式的一个有效的方法.     

时序规则挖掘

提出了新颖的时间序列模式和规则挖掘技术。该技术先把待挖掘的时间序列转换成子时间序列数据,然后利用子时间序列所隐藏的知识,来指导对原时间序列的挖掘,从中提取模式或规则。给出了时间序列模式和规则的挖掘算法,并举例说明该算法是有效和可行的。