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基于投影位置的序列模式挖掘算法研究与应用的任务书 一、任务背景 随着数据量的增加和数据来源的多样化,数据挖掘技术在各行各业中得到了广泛的应用。序列模式挖掘是数据挖掘的一个重要领域,它能够从序列数据中发现频繁的模式,对于分析用户行为、制定个性化营销策略、优化流程等方面有着重要的应用价值。同时,序列模式挖掘也面临着巨大的挑战,例如序列长度不一致、噪音数据存在、计算复杂度高等问题。 基于投影位置的序列模式挖掘算法是一种比较新的序列模式挖掘方法,它通过在序列中进行位置投影,将序列中的模式映射到一个虚拟空间中,然后利用数据挖掘方法挖掘频繁的模式。相对于传统的序列模式挖掘方法,基于投影位置的序列模式挖掘算法具有计算复杂度低、抗噪性强、可扩展性好等优势。 二、任务目标 1.研究和掌握基于投影位置的序列模式挖掘算法的原理、流程和优缺点。 2.通过编程实现基于投影位置的序列模式挖掘算法,对比实验结果,评估和验证算法的有效性。 3.应用基于投影位置的序列模式挖掘算法,在真实数据集上挖掘出频繁模式,并分析和解读挖掘结果,探索算法在实际问题中的应用。 三、任务内容与方法 1.研究基于投影位置的序列模式挖掘算法的理论基础,包括模式挖掘的定义、算法流程、剪枝策略和参数设置等方面的内容。 2.利用Python等编程语言,实现基于投影位置的序列模式挖掘算法,并模拟不同数据集上的序列模式挖掘实验,比较分析不同算法的效果,探索算法的优化方向。 3.选取业务领域中的真实数据集,应用基于投影位置的序列模式挖掘算法,探索数据集的结构和规律,并结合领域知识进行数据分析和解读,形成可视化的报告或演示文稿。 四、预期结果 1.掌握基于投影位置的序列模式挖掘算法的理论基础和应用方法。 2.编写基于投影位置的序列模式挖掘算法的程序代码,并进行实验验证,得到算法的实际效果。 3.完成一个针对真实数据集的序列模式挖掘案例,通过挖掘结果告诉我们关于数据的一些有用信息,为业务决策和应用提供依据。 五、任务时间安排 1.第一周:阅读文献资料,掌握基于投影位置的序列模式挖掘算法的理论基础。 2.第二周:学习Python编程语言,了解Python数据挖掘相关的库和工具。 3.第三周:编写基于投影位置的序列模式挖掘算法程序代码,并进行实验验证。 4.第四周:总结分析实验结果,优化算法代码,完善文档和代码注释。 5.第五周:应用基于投影位置的序列模式挖掘算法,在真实数据集上挖掘出频繁模式,并分析和解读挖掘结果,形成报告或演示文稿。 六、任务参考文献 1.XinJin,EamonnKeoghandBenKao.Miningfrequentitemsetsinuncertaindata[J].Proceedingsofthe15thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2009. 2.Yin,WenjieandWang,AipingandPei,JianandYu,PhilipS.G.Uncoveringevolutionarycoremotifsbehindinsectwings[C]//Proceedingsofthe9thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2003. 3.Mueen,AbdullahandKeogh,EamonnandZhu,QiangfuandCash,Seanynchronoustimeseriesmotifs[C]//Proceedingsofthe7thACMSIGKDDinternationalconferenceonKnowledgediscoveryanddatamining.ACM,2011. 4.Willems,M.andLoechner,B.andVanDeWalle,R.andVanHerreweghe,M.Multimodalpersonalityrecognitionusingvideodata[C]//Proceedingsofthe2012ACMinternationalconferenceonIntelligentUserInterfaces.ACM,2012.