時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究論文提綱

   論文摘要: 隨著計(jì)算機(jī)與信息技術(shù)的普及和大容量存儲(chǔ)技術(shù)的發(fā)展,人們在日常事務(wù)處理和科學(xué)研究中逐漸積累了大量寶貴數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)背后蘊(yùn)藏著對決策有重要參（略）.如何從這些歷史數(shù)據(jù)中提取需要的信息正成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域（略）在現(xiàn)實(shí)生活中,時(shí)間是數(shù)據(jù)本身固有的因素,在數(shù)據(jù)中常常會(huì)發(fā)現(xiàn)時(shí)序語義問題.時(shí)序數(shù)據(jù)的出現(xiàn)使得有必要在數(shù)據(jù)挖掘中考慮時(shí)間因素.時(shí)序數(shù)據(jù)在現(xiàn)實(shí)生活中廣泛存在,如金融市場、工業(yè)過程、科學(xué)試驗(yàn)、醫(yī)療、氣象、水文、生物信（略）儲(chǔ)規(guī)模呈現(xiàn)爆炸式增長.因此對時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘問題進(jìn)行深入研究是非常必要和富有挑戰(zhàn)性的. 從20世紀(jì)末開始,復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究已經(jīng)滲透到生命科學(xué)、數(shù)理學(xué)科和工程學(xué)科、社會(huì)科學(xué)等眾多不同的領(lǐng)域.對復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的研究,已成為科（略）個(gè)極其重要的富有挑戰(zhàn)性的課題.其研究熱點(diǎn)之一是尋找復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的社團(tuán)結(jié)構(gòu),事實(shí)上這個(gè)過程就是一個(gè)聚類的過程,所以研究復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分新算法,對于時(shí)間（略）重要意義. 本文結(jié)合時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論,開展了如下的研究工作: 綜述了時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘和時(shí)間序列模式挖掘的研究現(xiàn)狀,指出了研究的現(xiàn)實(shí)意義.介紹并分析了最具代表性的...
    With the popularity of computer and information technology,and the great（omitted）nt of storage technique of high capacity,,a great amount of data is accumulated in daily work and in s（omitted）research.Much potentially useful knowledge is hided behind data.Today how to manage and use（omitted）e series data efficiently and extract useful information is an important problem in dat（omitted）ime is the inherent attribute of data,so we should take time into account when mining association rules.Time serie...
目錄:摘要 第4-5頁
Abstract 第5頁
1 緒論 第8-16頁
　　·選題背景 第8-9頁
　　·國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 第9-14頁
　　　　·數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀 第9-11頁
　　　　·時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘的研究現(xiàn)狀 第11-12頁
　　　　·序列模式挖掘研究現(xiàn)狀 第12頁
　　　　·頻繁趨勢挖掘的研究與發(fā)展 第12-13頁
　　　　·聚類問題的研究現(xiàn)狀 第13-14頁
　　·本文主要研究內(nèi)容 第14-16頁
2 研究背景 第16-24頁
　　·數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn) 第16頁
　　·數(shù)據(jù)挖掘的起源 第16-17頁
　　　　·引發(fā)數(shù)據(jù)挖掘的挑戰(zhàn) 第16-17頁
　　　　·相關(guān)領(lǐng)域?qū)��?shù)據(jù)挖掘的推動(dòng) 第17頁
　　·數(shù)據(jù)挖掘的過程 第17-18頁
　　·數(shù)據(jù)挖掘的分類 第18-20頁
　　·數(shù)據(jù)挖掘的方法 第20-22頁
　　·數(shù)據(jù)挖掘系統(tǒng) 第22頁
　　·數(shù)據(jù)挖掘軟件的評價(jià) 第22-24頁
3 時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘 第24-36頁
　　·時(shí)間序列 第24-25頁
　　　　·時(shí)間序列概念 第24頁
　　　　·時(shí)間序列分類 第24-25頁
　　·時(shí)間序列數(shù)據(jù)挖掘研究 第25-28頁
　　·序列模式挖掘 第28-34頁
　　　　·問題描述 第28頁
　　　　·序列模式挖掘 第28-29頁
　　　　·序列模式挖掘算法分析與比較 第29-34頁
　　·時(shí)間序列聚類分析 第34-36頁
　　　　·復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)劃分方法 第34頁
　　　　·時(shí)間序列聚類與復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)社團(tuán)結(jié)構(gòu)劃分 第34-36頁
4 模糊頻繁模式挖掘研究 第36-44頁
　　·趨勢分析 第36頁
　　·時(shí)間序列頻繁趨勢挖掘發(fā)展 第36-37頁
　　·普通集合與模糊集合 第37-38頁
　　　　·普通集合及其關(guān)系與運(yùn)算 第37-38頁
　　　　·模糊集合概念 第38頁
　　·問題的提出 第38-39頁
　　·算法描述 第39-40頁
　　·算法實(shí)例 第40-41頁
　　·實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 第41-44頁
　　　　·實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 第42頁
　　　　·實(shí)驗(yàn)過程及結(jié)果分析 第42-44頁
5 基于稠密集的社團(tuán)尋找算法 第44-48頁
　　·稠密集定義 第44頁
　　·算法描述 第44-45頁
　　·實(shí)驗(yàn)及結(jié)果分析 第45-48頁
6 總結(jié)與展望 第48-49頁
參考文獻(xiàn) 第49-54頁
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況 第54-55頁
致謝 第55頁
 

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