一种基于MaxGap约束的高效序列模式挖掘算法.pdf

一种基于混合搜索的高效Top-K最频繁模式挖掘算法.pdf 31 2 JOURNAL OF NATIONAL UNIVERSITY OF DEFENSE TECHNOLOGY Vol.31 No.2 2009 :1001- 2486(2009) 02- 0090- 04 X Top-K

2015-08-18 约9.3千字 4页立即下载

基于序列模式挖掘算法的入侵检测研究的开题报告.docx 基于序列模式挖掘算法的入侵检测研究的开题报告一、选题背景和研究意义随着互联网的发展和普及，网络安全越来越重要。其中，入侵检测是保护计算机网络系统不受到恶意攻击的一种重要手段。在入侵检测中，为了避免误判、漏判等情况的发生，许多方法都借鉴了数据挖掘的思想，例如聚类、分类、关联规则挖掘等。而序列模式挖掘算法就是一种挖掘序列数据中频繁模式的数据挖掘技术，因此可以用于入侵检测。二、研究目标和内容本次研究的主要目标是探讨基于序列模式挖掘算法的入侵检测方法。具体研究内容如下： 1.研究和总结常用的入侵检测方法，分析其优缺点。 2.提出一种基于序列模式挖掘算法的入侵检测方法，主要包括以下几个步骤：（

2023-12-14 约小于1千字 2页立即下载

基于时间序列的效用周期模式挖掘算法研究.docx 基于时间序列的效用周期模式挖掘算法研究一、引言时间序列数据在各个领域中广泛存在，如金融市场的股票价格、网络流量的变化、传感器网络的测量数据等。对这些时间序列数据的分析，对于理解其背后的规律和趋势，预测未来的发展具有重要意义。本文旨在研究基于时间序列的效用周期模式挖掘算法，通过对时间序列数据中的周期性模式进行提取和识别，以发现其潜在的价值和应用。二、时间序列数据及效用周期模式时间序列数据是指按照时间顺序记录的一系列数据，它反映了某一变量随时间的变化情况。效用周期模式则是时间序列数据中存在的、具有周期性特征的规律。这些模式可能隐藏在大量的数据中，对理解和预测未来的发展具有重要意义。三、现

2025-06-12 约4.55千字 9页立即下载

一种高效挖掘高维数据频繁闭合模式算法.pdf ３７４Ｖｏｌ３７Ｎｏ４第卷第期东南大学学报（自然科学版）　莲蛆弥撬寞融搀峦旧情赎彰羹贤伙殆谤壮献芝拖嘻傅歹幂膀赡梯范涛犀多册黔怨岁掠北包丁郁宗蟹驾缚敝椅黑建砸叁状址扩接纱层弱匆翌菌灾釜札菏样曹眶娱俗讯监田寞颐渺俯哆橙

2017-07-02 约5.37万字 5页立即下载

基于命题逻辑的频繁序列模式挖掘算法的研究中期报告 .pdf 基于命题逻辑的频繁序列模式挖掘算法的研究中期报告一、研究背景随着数据量的不断增加，频繁模式挖掘成为了数据挖掘领域中的重要研究方向之一。频繁模式挖掘可以用于市场分析、医疗诊断、网络安全等领域。目前，频繁序列模式挖掘也成为了研究的热点之一。频繁序列模式挖掘的目的是发现数据序列中频繁出现的模式。早期的研究主要基于Apriori原理或FP-growth算法。但是，当数据序列长度较长时，基于Apriori原理的算法需要考虑的候选序列数量太多，导致时间复杂度较高；FP-growth算法虽然效率提高了，但是不能处理相对顺序 的约束关系。近年来，基于命题逻辑的频繁序列模式挖掘算法逐渐得到关

2024-11-19 约1.73千字 3页立即下载

基于隐私保护的分布式序列模式挖掘算法研究的任务书.docx 基于隐私保护的分布式序列模式挖掘算法研究的任务书任务名称：基于隐私保护的分布式序列模式挖掘算法研究任务背景：序列模式挖掘是数据挖掘中的一个重要领域，其主要用于从序列数据中寻找具有某种重要性质的模式。序列模式挖掘在众多领域都有广泛的应用，如市场营销、疾病诊断、互联网安全等。目前，大多数序列模式挖掘算法是基于中央化的数据处理，即将所有数据集中在一个中心节点进行处理，因此在隐私保护方面存在较大的风险。任务内容：本研究旨在设计一种基于隐私保护的分布式序列模式挖掘算法，该算法通过在分布式节点上进行计算，从而避免了将数据集中到一个中心节点的风险。具体任务内容如下： 1.研究分布式序列模式挖掘算法的

2024-02-19 约小于1千字 2页立即下载

基于多阶段约束多目标进化算法的DNA序列设计研究.docx 基于多阶段约束多目标进化算法的DNA序列设计研究一、引言随着生物信息学和计算生物学的快速发展，DNA序列设计已成为生物工程、药物研发和基因治疗等领域的重要研究课题。精确的DNA序列设计对于理解基因功能、调控生物过程以及开发新型治疗方法具有重要意义。然而，DNA序列设计面临诸多挑战，如复杂的序列约束、多目标优化等。为了解决这些问题，本文提出了一种基于多阶段约束多目标进化算法的DNA序列设计方法。二、研究背景与意义 DNA序列设计是一个复杂的优化问题，涉及到多种约束条件和多个目标函数的权衡。传统的DNA序列设计方法往往只考虑单一的约束或目标，难以满足实际应用中的复杂需求。因此，研究一种能够同

2025-04-21 约5.04千字 10页立即下载

时间序列模式挖掘算法研究的中期报告.docx 时间序列模式挖掘算法研究的中期报告一、研究背景时间序列模式挖掘是数据挖掘领域的重要研究方向之一，其主要目的是从时间序列数据中挖掘出重要的模式信息。在很多应用领域中，时间序列数据都是非常重要的资源，如金融、生物、环境科学、医疗等。因此，时间序列模式挖掘在实际应用中具有广泛的应用场景，如趋势分析、预测模型、异常检测等。目前，时间序列模式挖掘算法已经有了一定的研究和发展，其中包括基于相似度的子序列挖掘、基于频繁项集的模式挖掘以及基于深度学习的模式挖掘等。但是，这些算法都存在一些固有的问题，如时间和空间复杂度高、对噪声敏感、维度灾难等。因此，本文旨在通过研究现有的时间序列模式挖掘算法，探索新的

2024-04-26 约1.34千字 3页立即下载

序列模式挖掘算法研究与实现的开题报告.docx 序列模式挖掘算法研究与实现的开题报告 1.题目 序列模式挖掘算法研究与实现 2.研究背景和意义序列数据是一种常见的数据类型，例如交易记录、日志记录、生物序列等。序列模式挖掘是一种在序列数据中挖掘频繁出现的模式的方法，具有广泛的应用场景，例如市场篮子分析、网络行为分析、生物信息学等。传统的序列模式挖掘算法通常基于Apriori算法，即将数据转换为事务，再使用频繁模式挖掘的方法挖掘频繁序列模式。然而，这些算法的时间复杂度较高，无法处理长序列数据。因此，研究如何高效地挖掘序列模式是非常有必要的。 3.研究内容和目标本研究的主要内容和目标是： 1.研究序列模式挖掘算法的理论基础，包括频繁模式挖掘

2024-04-12 约2.28千字 4页立即下载

2024-04-13 约1.15千字 3页立即下载

字符序列模式挖掘算法：演进、实践与前沿洞察.docx 字符序列模式挖掘算法：演进、实践与前沿洞察一、引言 1.1研究背景与动机在信息技术飞速发展的当下，数据量正呈指数级增长态势，涵盖了各个领域，如生物信息学、网络安全、电子商务、文本处理等。从海量的数据中挖掘出有价值的信息，已成为各领域实现创新发展和高效决策的关键需求。字符序列数据作为一种常见的数据形式，广泛存在于众多实际应用场景中。例如在生物信息领域，DNA序列、蛋白质序列本质上都是字符序列，通过对这些序列的分析，能够揭示生物的遗传信息、进化规律以及疾病的发生机制，为生物医学研究和药物研发提供重要依据；在网络安全领域，用户的操作日志、网络流量数据也可以表示为字符序列，挖掘其中的模式有助

2025-04-26 约3.15万字 24页立即下载

序列模式挖掘算法的深度剖析与实践应用.docx 序列模式挖掘算法的深度剖析与实践应用一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术飞速发展的当下，数据量呈爆炸式增长，如何从海量数据中提取有价值的信息，成为众多领域关注的焦点。序列模式挖掘作为数据挖掘的重要分支，致力于从序列数据中探寻频繁出现且具有重要价值的模式和规律，在数据处理和知识发现进程中占据着举足轻重的地位。在电商领域，序列模式挖掘发挥着关键作用。通过对用户购买行为数据的深度挖掘，能够清晰洞察用户的购买偏好和行为模式。比如，通过分析发现许多用户在购买手机后，往往会在接下来的一段时间内购买手机壳、充电器等配件，电商平台便可依据这一模式，在用户购买手机后及时推荐相关配件，有效提高商品的

2025-06-07 约4.12万字 33页立即下载

基于约束的最大频繁项目集挖掘算法与实现的中期报告.pdf 基于约束的最大频繁项目集挖掘算法与实现的中期报告一、研究背景和意义 1.1研究背景随着互联网技术的飞速发展，数据规模和数据复杂度也愈来愈高。同时，业务融合日益加剧，产生的业务数据也变得越来越复杂。在这种情况下，如何快速高效地挖掘出数据中的规律和模式，成为一个重要的问题。频繁模式挖掘是数据挖掘领域的一个重要研究方向，它可以从数据中挖掘出具有重要意义的模式，如频繁项集、关联规则等。在实际应用中，频繁模式挖掘的技术已经被广泛应用于市场分析、网站推荐、生物信息学、领域优化等领域，为实际商业问题的解决提供了有效的工具。在频繁模式挖掘中，最大频繁项集是一种非常重要的概念。它表示在某

2024-09-14 约2.23千字 3页立即下载

一种高效的最大频繁项挖掘算法.pdf

2018-08-07 约小于1千字 8页立即下载

IM-FTS一种快速增量式频繁访问序列挖掘算法.pdf and ComputerEngineeringApplications计算机工程与应用 IM—FTS：一种快速增量式频繁访问序列挖掘算法 彭慧丽-，张啸剑2，张亚东2 PENG Hui-lil，ZHANG Xiao-jian2,ZHANGYa-don92 1．河南广播电视大学，郑州450008 2．河南财经学院计算机科学系，郑州450002 1．HenanRadio＆TV University，Z

2016-02-01 约1.96万字 6页立即下载