保序序列模式挖掘旨在时间序列中挖掘保序模式完全相同(最精确)的子序列,其可以用来进行疾病发展趋势预测.但只挖掘最精确的保序模式往往会遗漏一些重要信息.有些保序模式虽然不完全相同,但它们之间仍具有很高的相似性.有鉴于此,本文提...保序序列模式挖掘旨在时间序列中挖掘保序模式完全相同(最精确)的子序列,其可以用来进行疾病发展趋势预测.但只挖掘最精确的保序模式往往会遗漏一些重要信息.有些保序模式虽然不完全相同,但它们之间仍具有很高的相似性.有鉴于此,本文提出了一种近似保序序列模式挖掘算法(Approximate Order Preserving Pattern Mining:AOPM),该算法能根据输入参数值的不同而挖掘出近似程度不同的保序模式.在候选模式生成方面,AOPM算法采用了基于前后缀拼接的模式融合策略,减少了无意义候选模式的数量.在模式支持度计算方面,AOPM算法首选获取候选模式的全部候选序列,然后在进行模式匹配.本文通过在真实数据集上进行对比实验,验证了AOPM算法的完备性和高效性.展开更多
文摘保序序列模式挖掘旨在时间序列中挖掘保序模式完全相同(最精确)的子序列,其可以用来进行疾病发展趋势预测.但只挖掘最精确的保序模式往往会遗漏一些重要信息.有些保序模式虽然不完全相同,但它们之间仍具有很高的相似性.有鉴于此,本文提出了一种近似保序序列模式挖掘算法(Approximate Order Preserving Pattern Mining:AOPM),该算法能根据输入参数值的不同而挖掘出近似程度不同的保序模式.在候选模式生成方面,AOPM算法采用了基于前后缀拼接的模式融合策略,减少了无意义候选模式的数量.在模式支持度计算方面,AOPM算法首选获取候选模式的全部候选序列,然后在进行模式匹配.本文通过在真实数据集上进行对比实验,验证了AOPM算法的完备性和高效性.
