首页> 中文学位 >基于概率的有效时间不确定的时态数据挖掘研究
【6h】

基于概率的有效时间不确定的时态数据挖掘研究

代理获取

目录

文摘

英文文摘

华南理工大学学位论文原创性声明及学位论文版权使用授权书

第一章绪论

1.1课题的研究背景及意义

1.2论文的内容构成

1.3主要成果

第二章时态数据库技术简介

2.1时态数据库的起源与发展

2.1.1开创期(1982年以前)

2.1.2发展期(1983-1993年)

2.1.3应用期(1994-至今)

2.2时态数据库的分类

2.3几种类型时态数据库简介

2.3.1快照数据库(snapshot database)

2.3.2回滚数据库(rollback database)

2.3.3历史数据库(historical database)

2.3.4时态数据库(temporal database)

2.4实现时态数据库的方法

2.5本章小结

第三章数据挖掘技术与关联规则挖掘

3.1数据挖掘的概念

3.2数据挖掘的功能和建模

3.3挖掘关联规则

3.4关联规则挖掘算法简介

3.5基于约束的关联规则挖掘

3.6有效产生关联规则的方法

3.6.1原关联规则

3.6.2原关联规则数目分析

3.6.3原关联规则算法

3.7本章小结

第四章时态数据挖掘

4.1时态语义数据

4.2数据库中的时态知识

4.3时态数据的表示

4.4时态关系代数操作

4.5挖掘时态关联规则

4.6本章小结

第五章有效时间不确定的时态数据挖掘

5.1不确定时间的来源

5.2确定时间的概念与时态关系

5.2.1时间量子(chronon)

5.2.2确定时刻(Determinate Instant)

5.2.3确定时间区间(Determinate Period)

5.3确定时间的同时关系

5.3.1确定时刻与确定时间区间的同时关系

5.3.2确定时间区间之间的“同时”关系

5.4不确定时间的概念

5.4.1不确定时刻(Indeterminate Instant)

5.4.2不确定时间区间(Indeterminate Period)

5.5不确定时间的时态关系

5.5.1不确定时刻间的时态关系

5.5.2不确定时刻与不确定时间区间的时态关系

5.5.3不确定时间区间之间的时态关系

5.6不确定时间之间求同时关系的算法N-S图

5.7概率计算

5.7.1均匀分布的情况

5.7.2其它分布的情况

5.8挖掘实例

5.9本章小结

第六章电子病历时态数据库的挖掘

6.1系统设计思想

6.2病历时态数据库结构设计

6.3挖掘时态数据库要考虑的问题

6.3.1时态数据库的选型和构造

6.3.2时态数据的清理

6.3.3时态数据的转换

6.3.4时态数据的归并

6.3.5知识表示

6.4时态关联规则的挖掘

6.5系统原型的实现

6.5.1系统开发工具与运行环境

6.5.2 STL技术简介

6.6模块设计说明

6.6.1 SQL解析模块

6.6.2数据获取模块

6.6.3数据转换模块

6.6.4数据挖掘模块

6.6.5其他模块简介

6.7本章小结

结论

参考文献

攻读学位期间已发表的学术论文

致 谢

附录

附录1两个不确定时刻之间的等价定义

附录2不确定时刻与不确定时间区间的关系

附录3两个不确定时间区间的各种可能关系

附录4

附录5不确定时间的交、并运算与概率计算

展开▼

摘要

在大型数据库项目之间发现关联规则是一个重要的数据挖掘问题,而挖掘出的关联规则数目常常是巨大的.基于原关联规则的概念,本文给出了原关联规则算法,证明了传统算法挖掘出的关联规则集中的任何规则,均可以由原关联规则导出,而原关联规则的数目远远小于传统算法挖掘出的关联规则数目.关于时态数据库中有效时间不确定性的时态关系,Snodgrass采用概率的方法给出了不确定时刻的Before时态关系.本文定义了一种新的不确定时刻、不确定时间区间的同时关系,并给出了它们的交和并,运用同时关系对病历数据库进行挖掘.针对病历数据的特点和关联规则挖掘的要求,采用附加约束的FP-growth算法,结合不确定时间区间的时态关系,挖掘出有意义的关联规则.最后给出了一个完整的数据挖掘模型.

著录项

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
代理获取

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号