


下载本文档
版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领
文档简介
数据流中top-k项频繁闭合模式挖掘研究的任务书一、研究背景和意义随着互联网信息的急速增长,数据流挖掘逐渐成为了一个新的研究热点和应用领域。数据流挖掘在很多领域都有很大的应用价值,尤其是在网络数据分析、移动应用领域、物联网、环境监测、医疗健康等方面,例如对于用户行为分析、特定事件检测、实时安全预测以及数据流中的异常检测等任务。针对数据流中挖掘高频项目集的研究已经得到了较好的解决。然而,对于一些类似于序列数据之类的自由数据流,如WEB日志、传感器数据等,其每个项目可能存在若干不同的属性值,而且频繁项集的条目随着时间推移常常会发生变化。为了挖掘数据流中更有代表性的模式,近年来的研究越来越关注数据流中频繁闭合模式(FCM)的挖掘,FCM的挖掘不仅可以发现数据流中较为有意义和有代表性的模式,而且可以帮助用户根据挖掘结果制定相应的业务策略,推动企业发展。二、研究任务本项目旨在研究数据流中top-k项频繁闭合模式的挖掘方法,包括以下几个方面的研究任务:1.设计数据流中top-k项频繁闭合模式挖掘算法;2.基于实际数据流数据集中的各项特点,对数据流中top-k项频繁闭合模式挖掘算法进行改进;3.针对数据流中top-k项频繁闭合模式的特殊属性进行分析,并提出相应的挖掘方法;4.设计实验方案和实验方法,验证算法的有效性和可行性;5.结合实际应用场景,使用所设计的算法进行数据分析,并提出相应的业务策略建议。三、研究内容1.数据流中top-k项频繁闭合模式的定义和算法;2.数据流中top-k项频繁闭合模式的挖掘方法;3.数据流中top-k项频繁闭合模式的优化算法;4.数据流中top-k项频繁闭合模式的特殊属性分析及挖掘方法;5.实验方案设计、实验方法设计及实验结果分析;6.根据实验结果提出相应的业务策略建议。四、研究要求1.掌握数据流挖掘、频繁闭合模式挖掘相关的基础理论和算法;2.熟悉常见的数据流挖掘工具及数据挖掘软件;3.具备一定的编程能力和算法实现能力,能够使用Java、Python等语言完成算法实现;4.具有较强的数据分析能力,能够对实验数据进行合理的分析和处理,提出合理的结论和建议。五、研究成果1.所设计的数据流中top-k项频繁闭合模式挖掘算法;2.对所设计算法的优化方法及相应实验结果的分析;3.对数据流中top-k项频繁闭合模式的特殊属性进行分析,并提出相应的挖掘方法;4.实验方案和实验结果分析报告;5.相关的研究论文、技术报告和专利申请。六、参考文献1.PeiJ,HanJ,etal.Miningfrequentpatternswithoutcandidategeneration:Afrequent-patterntreeapproach[C].ACMSIGMODIntConfonManagementofData,2000,129-140.2.ZhangL,ZhuJ,WangH.Efficientminingoffrequentclosedpatterns[C].Proceedingsofthe17thInternationalConferenceonDataEngineering,2001:79-88.3.PavanKumarP,RajalakshmiA,etal.EfficientMiningofTop-kHighUtilityItemsetsfromDataStreams[J].ProcediaEngineering,2012,38:3477-3490.4.YanG,HanJ,afolabiAetal.CP-Miner:Atoolforfindingcoretechnologypatternsbyminingfrequentpatterntrees[C].ACMSIGKDDInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,ACM,2003:87-96.5.YuZ,LiuC,WuQ.DCM-Close:EfficientMiningFrequentClosedPatternsFromDataStreams[C
温馨提示
- 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
- 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
- 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
- 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
- 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
- 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
- 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
最新文档
- 人工智能产品介绍与案例分析
- 分子生物学实验室实验操作指南
- 提升客户满意度服务质量优化方案
- 金华浙江金华市体育彩票管理中心编外工作人员招聘笔试历年参考题库附带答案详解
- 项目阶段性成果展示与经验总结报告
- 农民专业合作社发展手册
- 浙江国企招聘2024台州市黄岩永宁工投科技有限公司招聘3人笔试参考题库附带答案详解
- 金华2025年浙江金华义乌市机关事业单位编外聘用人员招聘159人笔试历年参考题库附带答案详解
- 贵阳2025年贵州贵阳贵安事业单位招聘484人笔试历年参考题库附带答案详解
- 蚌埠2025年安徽蚌埠市教育局引进博士教育人才笔试历年参考题库附带答案详解
- 2024年河南省中考满分作文《成功所至诸径共趋》
- 2025年陕西国防工业职业技术学院单招综合素质考试题库学生专用
- 2025年浙江宁波市奉化区农商控股集团有限公司招聘笔试参考题库附带答案详解
- 2025年中考百日誓师大会校长发言稿:激扬青春志 决胜中考时
- (一模)2025年汕头市2025届高三高考第一次模拟考试 语文试卷(含答案详解)
- 上海浦东新区2024-2025高三上学期期末教学质量检测(一模)物理试卷(解析版)
- 2023年中小学心理健康教育课程标准
- 2025河南中烟工业限责任公司一线岗位招聘128人易考易错模拟试题(共500题)试卷后附参考答案
- 2025年中国中压变频器行业深度调研与投资战略规划分析报告
- 2025年上半年辽宁省盘锦市大洼区招聘招商人员30人易考易错模拟试题(共500题)试卷后附参考答案
- 2025年度旅游车租赁及景区门票代理服务协议
评论
0/150
提交评论