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基于高阶挖掘的动态演化规律研究

曾惠芳  
【摘要】:现实世界中的数据随时间变化而变化,相应地,有用规则在多个挖掘期间中也会随时间呈现出某种发展变化。另外,海量而复杂的时序数据日益庞大,增加了人类对客观事物的理解难度,使得现有的数据挖掘技术已不能满足人们对动态变化的信息需求。同时,数据挖掘产生的知识模式(一阶规则)来源的多样化,使得人们难以进行知识取舍。因此,现有的一阶规则价值不断减弱,而新的有趣模式有待进一步的发现。 本文首先对高阶数据挖掘的基本概念、研究任务和方法技术等进行了介绍和分析。然后针对异源一阶规则的形式化问题,给出了基于三元关系理论的一阶规则关系表达形式,并预设一个阈值来定义数据源对知识选择的贡献度,最终产生了新的一阶规则度量值序列。为了挖掘新一阶规则序列的动态演化规律,我们基于信息扩散原理,研究了适用于小样本的度量值序列估计方法。最后综合一阶规则形式化和信息扩散估计,给出了一个完整的高阶挖掘过程,并进行实验验证分析与讨论。 本文的创新点在于:(1)基于传统的数据挖掘方法,对不同来源的知识模式提出了统一的关系表达方法,并对一阶规则序列进行取舍后,用适当的方法进行分类和保存最支持的知识模式集;(2)基于信息扩散原理对度量值序列进行参数估计,获得高阶规则的演化规律,挖掘更高层次的语义规则,跟踪规则的变化过程。 研究结果表明,对经过形式化的一阶规则进行分析后,得到的新一阶规则平稳性更强,更接近于原始知识模式的实际情况。新一阶规则的描述性和预测性建模结果表明,信息扩散估计更优于EM算法和最小二乘法估计,并且扩散估计方法事先不需假定分布,操作更为简便,估计结果也更准确。


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