数据流中top-k项频繁闭合模式挖掘研究的任务书

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