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一种使用概念近似度约简的序列模式挖掘方法
序列模式挖掘（SequentialPatternMining）是一种在时间序列数据中发掘频繁序列模式的技术，近年来在数据挖掘领域中得到广泛应用。传统的序列模式挖掘方法主要通过识别数据集中出现频率较高的序列模式来提取数据集的重要特征。然而，这种方法存在如下不足：在处理大规模数据集时，计算效率低下；模式数量过多，难以进行有效的信息处理；容易受到噪声影响，导致不可靠的挖掘结果。为了克服这些有待解决的问题，本文提出了一种新的序列模式挖掘方法，该方法基于概念近似度约简（ConceptApproximationReduction）理论。
概念近似度约简（CAR）是一种基于粗糙集理论的属性约简方法，其主要思想是通过将数据集中的冗余信息剔除，来减少计算量，提高分类精度。在概念近似度约简的基础上，我们提出了一种序列模式挖掘框架，该框架可以在保持数据集原有信息的同时，有效地减少模式数量，提高计算效率和减少噪声干扰的能力。
我们的方法主要包括以下四个步骤：第一，数据预处理，将原始数据集转换成符号序列，以便于后续计算。第二，基于CAR理论进行序列模式约简，将原始序列模式转换成近似序列模式，即将原始序列中的部分冗余信息剔除。在这一步中，我们采用了CAR算法对序列的原始模式进行重构，并对模式进行近似处理，生成新的近似模式。对于包含“同一项”且出现位置不同的模式我们将其合并为近似模式，从而减少模式数量。第三，使用改进的Apriori算法生成新的频繁模式，同时减少模式数量。第四，基于所产生的近似序列模式在数据集中进行序列挖掘，并在挖掘时采用严格的约束条件来过滤掉不符合条件的序列模式。
为了验证我们提出的序列模式挖掘方法的有效性，我们进行了实验，并将其与传统的序列模式挖掘算法进行比较。实验结果表明，我们的方法可以显著提高序列模式挖掘的效率和准确率，并且在大规模数据集上表现出更好的鲁棒性和稳健性。
在未来的研究中，我们将进一步探索概念近似度约简算法在序列模式挖掘中的应用，特别是在面对一些大规模高维数据集时。我们也将尝试使用不同的约简方案来优化算法性能，以此使该方法更加通用并具有更好的性能。