基于序列模式的正负关联规则挖掘技术的中期报告.docx

基于序列模式的正负关联规则挖掘技术的中期报告
序列模式的正负关联规则挖掘技术是一种挖掘序列数据中正负关联关系的数据挖掘技术。本次中期报告主要介绍研究背景、研究现状和研究进展。
一、研究背景
序列数据是指一系列时间顺序上相互关联的数据，如日志、DNA序列、电子商务订单等。序列数据的挖掘可以为人们提供重要的信息，如预测趋势、异常检测、行为分析等。而正负关联规则挖掘技术能够从序列数据中挖掘出有意义的关联关系，为这些应用提供支撑。
二、研究现状
对于正负关联规则挖掘技术，已经有不少研究者进行了尝试。其中，有基于统计方法的技术，如Apriori和FP-growth算法；也有基于序列模式的技术，如PrefixSpan和GSP算法。这些技术都能够挖掘出正负关联规则，但是在处理较大规模的序列数据时，运行效率和挖掘结果的质量都需要得到提升。
三、研究进展
本研究在已有技术的基础上，采用了一种基于序列模式的正负关联规则挖掘技术，该技术能够充分利用序列数据中的时间信息，挖掘出更加有意义的正负关联关系。具体来说，我们的研究内容包括以下方面：
1.设计新的序列模式挖掘算法：为了提高效率和挖掘结果的质量，我们设计了一种新的序列模式挖掘算法，该算法采用基于时间的剪枝策略和基于集合覆盖率的子序列过滤策略，能够在大规模序列数据上获得高效的挖掘结果。
2.构建正负关联规则模型：基于之前挖掘出的正负关联规则，我们构建了正负关联规则模型，并对模型进行了评估和分析，以便研究者更好地理解和利用挖掘结果。
3.开发实用工具：为了更好地让用户使用该技术，我们还开发了一套实用工具，可以方便地导入、处理和分析序列数据，并生成正负关联规则。
目前，我们已经完成了算法设计和实现，并对一些数据集进行了实验评估。下一步，我们将继续完善算法，并进行更加严格和全面的实验评估，以验证该技术在不同应用场景下的实用性和优越性。