多元时间序列流跨事务关联规则挖掘

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多元时间序列流跨事务关联规则挖掘

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多元时间序列流跨事务关联规则挖掘

论文目录
摘要	第1-5页
ABSTRACT	第5-8页
第1章绪论	第8-13页
1.1 课题研究背景及意义	第8-9页
1.2 国内外研究现状	第9-11页
1.2.1 传统数据上关联规则的挖掘	第9页
1.2.2 时间序列数据上的关联规则的挖掘	第9-10页
1.2.3 关联规则在时间序列预测方面的应用	第10-11页
1.3 本课题的主要研究内容	第11页
1.4 论文的结构安排	第11-13页
第2章时间序列关联规则挖掘基础理论	第13-24页
2.1 时间序列数据	第13-14页
2.2 时间序列数据的表示方法	第14-16页
2.3 数据聚类算法	第16-17页
2.4 关联规则挖掘	第17-22页
2.4.1 关联规则挖掘的基本概念	第17-18页
2.4.2 关联规则挖掘的基本算法	第18-22页
2.5 关联规则应用在时间序列预测	第22-23页
2.6 本章小结	第23-24页
第3章多元时间序列数据的预处理	第24-34页
3.1 时间序列数据的压缩	第24-26页
3.2 改进的边缘算子法压缩时间序列	第26-30页
3.2.1 图像处理中的边缘算子	第26-28页
3.2.2 时间序列的ITEO表示	第28-30页
3.3 聚类并符号化生成模式序列	第30-32页
3.4 本章小结	第32-34页
第4章基于IAMTL的多元时间序列跨事务关联规则挖掘	第34-48页
4.1 多时间序列跨事务关联规则的相关概念	第34-36页
4.2 基于时间序列的关联规则的挖掘算法	第36页
4.3 时间序列频繁模式的定义	第36-38页
4.4 多元时间序列跨事务关联规则的挖掘	第38-45页
4.4.1 基于IAMTL的时间序列跨事务关联规则挖掘算法	第38-43页
4.4.2 基于IAMTL的时间序列跨事务关联规则的增量挖掘算法	第43-45页
4.5 多元时间序列关联规则预测序列	第45-47页
4.6 本章小结	第47-48页
第5章实验结果与分析	第48-62页
5.1 实验数据的描述	第48页
5.2 时间序列数据的预处理	第48-52页
5.2.1 采用ITEO算法对时间序列进行压缩线性化	第48-52页
5.2.2 对相似的线段进行聚类并符号化	第52页
5.3 算法性能上的比较	第52-60页
5.3.1 时间效率上的比较	第53-55页
5.3.2 内存占用上的比较	第55-56页
5.3.3 预测时间序列准确率上的比较	第56-58页
5.3.4 算法在不同数据集上的性能比较	第58-60页
5.4 本章小结	第60-62页
结论	第62-63页
参考文献	第63-67页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果	第67-69页
致谢	第69页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。

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