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多时间序列上时序关联规则的挖掘

摘要第6-8页
ABSTRACT第8-9页
1 绪论第12-18页
    1.1 研究背景和意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-15页
    1.3 研究内容及创新点第15-16页
        1.3.1 研究内容第15-16页
        1.3.2 创新点第16页
    1.4 本文章节安排第16-18页
2 相关技术和理论介绍第18-29页
    2.1 经典关联规则介绍第18-22页
        2.1.1 频繁项集挖掘第18-19页
        2.1.2 经典关联规则挖掘算法 Apriori 的介绍第19-20页
        2.1.3 关联规则的产生第20-21页
        2.1.4 关联规则的lift评估第21-22页
    2.2 时序关联规则介绍第22-26页
        2.2.1 时序关联规则的分类第22-23页
        2.2.2 时序关联规则挖掘的一般流程第23页
        2.2.3 时间序列数据的预处理第23-25页
        2.2.4 时间序列数据上频繁模式的挖掘第25页
        2.2.5 时序关联规则的产生和评估第25-26页
    2.3 模式的相似性度量和聚类第26-28页
        2.3.1 模式的相似性度量第26-27页
        2.3.2 模式的聚类第27-28页
        2.3.3 聚簇间距离的定义第28页
    2.4 本章小结第28-29页
3 基于Apriori改进的频繁模式挖掘算法第29-49页
    3.1 基于Apriori算法的改进第29-30页
    3.2 基于Improved-Apriori 算法挖掘序列内频繁模式第30-35页
        3.2.1 术语定义第30-31页
        3.2.2 连接步骤第31页
        3.2.3 改进的支持度计数方法——位置列表生成步骤第31-33页
        3.2.4 算法描述第33-34页
        3.2.5 时间复杂度分析第34-35页
    3.3 基于Improved-Apriori 算法挖掘序列间频繁模式第35-42页
        3.3.1 术语定义第35-36页
        3.3.2 连接步骤第36页
        3.3.3 改进的支持度计数方法——位置列表生成步骤第36-38页
        3.3.4 序列间模式位置的自重叠第38-39页
        3.3.5 算法描述第39-41页
        3.3.6 时间复杂度分析第41-42页
    3.4 时序关联规则的产生第42页
    3.5 实验第42-47页
        3.5.1 实验准备第43-44页
        3.5.2 传感器数据预处理第44-45页
        3.5.3 序列内频繁模式挖掘第45-46页
        3.5.4 序列间频繁模式挖掘第46-47页
        3.5.5 结果对比和分析第47页
    3.6 缺点分析第47-48页
    3.7 本章小结第48-49页
4 模式聚簇间时序关联规则的挖掘第49-59页
    4.1 序列内模式的剪枝第50页
    4.2 模式聚簇间频繁模式的挖掘第50-52页
        4.2.1 术语说明第50页
        4.2.2 序列内模式的聚类第50-51页
        4.2.3 序列内模式聚簇的位置列表第51-52页
    4.3 实验第52-56页
        4.3.1 序列内模式的剪枝第52-53页
        4.3.2 序列内模式的聚类第53-54页
        4.3.3 序列间模式的挖掘第54-55页
        4.3.4 时序关联规则的产生第55页
        4.3.5 结果对比和分析第55-56页
    4.4 方法优势及其原因分析第56-58页
    4.5 本章小结第58-59页
5 多传感器数据上时序关联规则的分析和评估第59-66页
    5.1 实验参数的设置第59-61页
    5.2 基于规则置信度的规则评估第61-62页
    5.3 基于规则lift值的规则评估第62-63页
    5.4 时序关联规则的展示和意义分析第63-65页
    5.5 本章小结第65-66页
6 总结和展望第66-68页
    6.1 本文工作总结第66页
    6.2 工作展望第66-68页
参考文献第68-72页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第72-73页
致谢第73页

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