【摘 要】
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该文系统地研究了KDD众多研究领域中一个重要而崭新的课题--部分周期模式挖掘算法.与全周期模式不同,部分周期模式只描述时间序列中某些点的周期性特征而并非全部时间点的周
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该文系统地研究了KDD众多研究领域中一个重要而崭新的课题--部分周期模式挖掘算法.与全周期模式不同,部分周期模式只描述时间序列中某些点的周期性特征而并非全部时间点的周期特征.这种周期模式较为松散,但在现实世界中其存在更具普遍性.在对现有算法进行分析的基础上,该文提出了一种改进的部分周期模式挖掘算法P_FA,使得挖掘过程更为简洁,时间开销大大减少.本文还提出了三种增量式维护算法P_FAU、P_FDU和P_FCU,分别解决在增加新的数据、删除原有数据及置信度阀值发生改变时部分周期模式的维护问题,从而构造了一个完整的部分周期模式挖掘体系.基于以上算法,该文构造了一个完整的高速公路KDD系统,通过对现有数据进行加工处理(主要包括"挑选"、"净化和预处理"、"转换"、"数据挖掘"、"知识评价与表达"等过程),为管理者提供了相关周期分析的结果以及决策参考意见.
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