事件序列上频繁情节挖掘算法的研究

目录

摘要

Abstract

第一章 引言

1.1 本文的研究意义

1.2 国内外相关研究

1.3 本文的主要贡献

1.4 本文的组织结构

第二章 预备知识

2.1 基本概念

2.2 支持度定义

2.3 支持度的性质

2.3.1 情节的Apriori性质

2.3.2 不同支持度定义之间的关系

2.4 经典算法Apriori

第三章 基于互异出现的频繁情节计数算法

3.1 研究背景

3.2 相关工作

3.2.1 基于自动机进行支持度计数

3.2.2 基于自动机的非重叠出现计数

3.2.3 基于自动机的互异出现计数

3.3 问题描述

3.4 包含状态计数的自动机(SCDFA)

3.4.1 自动机实例的等价性

3.4.2 包含状态计数的自动机

3.4.3 SCDFA的维护过程

3.4.4 SCDFA的有效性和适用范围

3.5 情节互异出现计数算法算法DOFC

3.5.1 等待列表

3.5.2 算法描述

3.6 实验评估

3.6.1 模拟数据的生成

3.6.2 算法有效性

3.6.3 算法的运行时间

第四章 基于互异出现的频繁情节挖掘

4.1 研究背景

4.2 相关工作

4.2.1 WINEPI

4.2.2 频繁情节前缀树

4.2.3 传统Apriori框架的优势和缺点

4.3 包含状态计数的前缀树

4.3.1 扩展新层操作

4.3.2 接受事件操作

4.3.3 剪枝操作

4.4 基于SCTree的频繁情节模式挖掘

4.5 实验评估

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间主要工作