基于布朗桥的同现分布建模方法及模式挖掘算法研究的中期报告.docx

基于布朗桥的同现分布建模方法及模式挖掘算法研究的中期报告
本次中期报告主要介绍基于布朗桥的同现分布建模方法及模式挖掘算法研究的进展情况。
首先，我们对布朗桥和同现分布进行了深入研究。布朗桥是一种随机过程，它可以很好地模拟时间序列数据中的随机游走过程。同现分布指的是两个词在同一个上下文中出现的频率分布，它可以反映出词与词之间的关系。
基于布朗桥的同现分布建模方法主要包括以下几个步骤：
1.构建布朗桥模型，生成随机序列。
2.从文本中提取同现词对，并计算它们在同一个上下文中出现的频率。
3.将同现词对的频率序列划分为若干段，每段对应布朗桥中的一段。
4.对每段同现词对的频率序列进行分析，提取出其中的一些规律，并将其表示成模式。
模式挖掘算法主要用于从大量数据中挖掘出一些规律性的模式。我们基于频繁模式挖掘算法，设计了一套模式挖掘算法，用于从同现词对的频率序列中挖掘出一些规律性的模式。该算法包括以下步骤：
1.对同现词对的频率序列进行滑动窗口操作，将序列切分为若干个子序列。
2.对每个子序列进行频繁模式挖掘，得到该序列中频繁出现的模式。
3.对所有子序列挖掘得到的模式进行汇总，得到所有同现词对的频率序列中出现的模式。
目前，我们已经完成了基于布朗桥的同现分布建模方法的模型构建和实验验证工作，实验结果表明，该方法可以有效地捕捉到同现词对的规律性。同时，我们也完成了模式挖掘算法的设计和实现，并进行了实验验证，实验结果表明，我们设计的模式挖掘算法可以在同现词对的频率序列中挖掘出很多有意义的模式。接下来，我们将进一步优化该算法，并将其应用到更广泛的领域中。