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频繁时序模式挖掘方法综述
目录
一、内容概述................................................3
1.1背景与意义...........................................3
1.2研究目的与任务.......................................5
1.3文献综述.............................................6
二、基本概念与技术..........................................7
2.1时序模式挖掘的定义...................................9
2.2时序模式挖掘的相关概念..............................10
2.3时序模式挖掘的基本技术..............................11
2.3.1数据预处理......................................13
2.3.2模式发现........................................14
2.3.3模式挖掘........................................15
2.3.4模式评估........................................16
三、频繁时序模式挖掘方法...................................18
3.1基于时间序列相似性的方法............................19
3.1.1基于距离的方法..................................20
3.1.2基于概率的方法..................................21
3.2基于聚类的方法......................................22
3.3基于机器学习的方法..................................24
3.3.1随机森林........................................25
3.3.2支持向量机......................................25
3.3.3神经网络........................................26
3.4基于深度学习的方法..................................28
3.4.1循环神经网络....................................29
3.4.2卷积神经网络....................................30
3.4.3注意力机制......................................31
四、多样化时序模式挖掘方法.................................33
4.1多样性度量方法......................................34
4.1.1时序模式的统计特征..............................35
4.1.2时序模式的时序特征..............................36
4.2多样性挖掘算法......................................38
4.2.1基于距离的多样性挖掘............................39
4.2.2基于密度的多样性挖掘............................40
4.2.3基于聚类的多样性挖掘............................41
4.3多样性与性能的关系..................................42
4.3.1多样性对模式挖掘的影响..........................44
4.3.2多样性与挖掘效果的关系..........................45
五、时序模式挖掘的应用.....................................46
5.1金融领域............................................47
5.2医疗领域............................................48
5.3智能交通..............................