時間序列的符號化及時序關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘.pdf_第1頁
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1、本文的研究是對時間序列進行符號化和時序關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘。首先對時序數(shù)據(jù)在國內(nèi)外的研究情況進行了總結(jié)。然后詳細介紹了符號化中用到的主要技術(shù):動態(tài)時間彎曲(DTW)和分割技術(shù)。在介紹DTW的相關(guān)技術(shù)是提出了一種啟發(fā)式的DTW算法。在介紹時序數(shù)據(jù)的分割技術(shù)時提出了一種用一個合適長度的、基于時序數(shù)據(jù)形狀(Shape)信息的、等長分割時間序列的方法:基于統(tǒng)計的自適應(yīng)分割方法ASABS(self-Adaptive Segmenting Algorith

2、m Basedon Statistic)。為了找出窗口的一個合適移動長度,在傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上提出了兩種計算滑動窗口移動長度的方法。通過一種改進的提高k-均值性能的方法對這些分割后子序列進行聚類并對其符號化。為了尋找隱藏的時序模式,在生成2-項集的時候,提出了一種新穎的方法,在尋找頻繁2項集的時候提出了一種用最小置信度代替最小支持度,并且把找頻繁2項集轉(zhuǎn)化為頻繁1項集的尋找,對最后生成的時序關(guān)聯(lián)規(guī)則用J-measure度量進行了排序。最后

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