基于点和混合事件的序列模式挖掘算法的分析与实现的中期报告.docx

基于点和混合事件的序列模式挖掘算法的分析与实现的中期报告
一、研究背景
序列模式挖掘是数据挖掘中重要的一种技术，它能够挖掘出数据序列中频繁出现的模式，提供了对数据序列的有效分析手段。而基于点和混合事件的序列模式挖掘算法则更加具有实用价值，因为它可以对不同种类的事件进行多维度的挖掘，能够更加全面地展现数据序列中的模式。
二、研究目的
本研究旨在分析基于点和混合事件的序列模式挖掘算法，使其能够更高效、准确地挖掘出数据序列中的模式，提供实用性强的数据分析手段。
三、研究内容
1.对基于点和混合事件的序列模式挖掘算法进行研究和分析，分析其原理、特点和应用场景。
2.基于所分析的算法，在Python编程语言下对其进行实现，并对实现的代码进行优化，以提高算法的效率和准确性。
3.对实现的算法进行测试，并对测试结果进行分析，以验证算法的有效性和实用性。
四、预期成果
1.研究报告，包含对基于点和混合事件的序列模式挖掘算法的分析和实现过程、实验结果及对应的数据分析。
2.代码实现，包括基于Python编程语言的算法实现和优化。
3.多个数据集上的测试结果，以验证算法的有效性和实用性。
五、研究计划
1.2月中旬-3月初：阅读相关文献，熟悉基于点和混合事件的序列模式挖掘算法，了解其实现过程和优化方法，撰写研究报告的前期材料。
2.3月初-3月底：基于Python编程语言进行算法实现和优化，实验测试并记录结果，撰写研究报告的主体部分。
3.4月初-4月中旬：对研究报告进行完善和修改，并提交。
4.4月中旬-5月底：撰写研究报告的完整版，并准备相关演示材料，自行或向导师申请参加相关学术会议。
六、参考文献
1.LiC,HanJ,PeiJ,etal.CM-tree:anefficientalgorithmforminingfrequentclosedsequentialpatterns.ProceedingsoftheThirdInternationalConferenceonKnowledgeDiscoveryandDataMining,1997:16-21.
2.WuX,ZhuX,WuGQ,etal.Miningconcept-driftingdatastreamsusingensembleclassifiers.KnowledgeandDataEngineering,IEEETransactionson,2007,19(10):1389-1401.
3.ZhangT,RamakrishnanR,LivnyM.BIRCH:anefficientdataclusteringmethodforverylargedatabases.ACMSIGMODRecord,1996,25(2):103-114.