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文档简介

序列模式发现中关键问题的研究的开题报告一、研究的背景在现代数据挖掘中，序列模式发现是一项非常重要的任务。序列模式发现是指在序列数据库中，挖掘出频繁出现的子序列，并根据某种度量方法，对这些子序列进行排序、选择和压缩，以求得有价值的模式。序列模式发现在工业、商业、社会等各领域中都有非常广泛的应用，如在生产中可以用于生产的计划、调度、质量等方面，而在医学中，可以用于预测疾病、诊断疾病、分析疾病的传播等方面。然而，在实际的应用中，序列模式发现也存在一些关键问题，例如：1.数据量和数据来源不确定性问题：现代数据量庞大，而且数据来源也常常不确定，这些都会增加序列模式发现的难度。2.序列模式的长度问题：序列模式往往有不同的长度，这就涉及到如何选择对模式长度的度量方式，以及对长模式的压缩和规模等问题。3.序列模式偏好的问题：在序列数据中，不同的模式之间可能存在偏好，这使得序列模式发现的结果与序列本身的结构相关，没有通用的方法可以适用于所有序列数据。4.并行处理问题：为了有效地处理大数据，需要开发一些并行的序列模式发现算法，以利用集群和分布式计算的优势。以上问题都是影响序列模式发现结果的关键因素，因此，在序列模式发现领域中，对这些问题和相关技术的研究已经成为研究的热点之一。二、研究的目的和意义本次研究的主要目的是探究序列模式发现中的关键问题，并提出解决方案。具体地，该研究包括以下几个方面：1.对现代数据量庞大和数据来源不确定性问题，进行数据预处理和数据降维等方面的探究，以提高序列模式发现的效率和准确性。2.就序列模式长度的度量方法、长模式的压缩和规模等问题，进行比较和探讨。3.探究序列模式偏好的问题，例如偏好规律的发现、不同模式之间的关联性等方面。4.就并行处理技术，包括多核和分布式计算等方面进行研究，以期提高序列模式发现的处理速度和计算能力。通过本次研究，可以对序列模式发现的关键问题有更深入的理解，提出更加有效的解决方案，为序列模式发现领域的研究和应用做出贡献。三、研究的方法和步骤本次研究采用的研究方法主要是理论分析和实验研究相结合。具体步骤如下：1.对序列模式发现中的关键问题，进行理论分析和探讨，以提出一些解决方案和方法。2.根据所提出的方案和方法，编写相应的程序，并在实验环境下进行实验和评测。3.分析实验结果，评估相应的算法和解决方案的实用性和性能。4.根据实验和评测的结果，进一步调整和完善研究中所提出的方案和方法。四、预期结果和成果通过本次研究，预期可以得到以下成果：1.提出序列模式发现中的关键问题和解决方案，为序列模式发现的研究和应用提供参考。2.实现序列模式发现相关算法，如GSP、SPADE、PrefixSpan、GSPree等，并进行实验和评估。3.实现多核和分布式计算相关技术，以提高序列模式发现的计算能力和效率。4.发表相关研究成果，并将代码公开，以便其他研究者

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