字符序列模式挖掘算法的研究与应用

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数据挖掘是一门多学科交叉的研究领域,它综合了数据库技术、人工智能、机器学习、统计学、知识工程、面向对象方法、信息检索、高性能计算以及数据可视化等最新科学技术的研究成果。经过二十多年众多学者细致的研究,特别是进入21世纪,产生不少新概念和新算法。在计算机实验教学过程中,教师面向的学生较多,教师在有限的课堂时间中,通过巡视观察学生屏幕可以发现学生是否进行与学习无关的操作(如玩游戏,上网等)。但教师很难全方位、多角度监测到所有学生的实验情况,通过学生按键发现一些有价值的模式和规律,就需要对学生实验按键操作进行挖掘分析。序列模式挖掘是数据挖掘研究的一个重要领域,序列模式挖掘的对象主要有生物序列、时间序列和事件序列。本文把学生上机实验的按键操作序列抽象为字符序列,针对按键操作模式进行深入的研究,主要工作包括以下几个方面:1)数据转换。数据转换主要完成以下几个任务。任务一:将键盘按键码转换成键盘上对应的按键;任务二:统计不同用户的个数,给用户进行编码得到用户ID;任务三:给相同用户不同时间段进行编码得到时间戳ID。这些任务通过编写C语言程序来完成。2)通过研究SPADE算法,发现SPADE算法有一些缺点,如:计算用户的支持度需要通过序列的Id_list进行统计,如果有大量的候选序列产生的时候,需要不断的进行连接操作,这时需要花费大量的时间,降低了算法的执行效率。3)本文主要针对SPADE算法的缺点,提出了SPADE算法的改进算法—基于垂直压缩位图的SPADE算法,即SPADE-VBmap算法。本文详细介绍了基于垂直压缩位图的SPADE算法的主要思想,通过实例进行了详细的分析。4)最后对基于垂直压缩位图的SPADE算法进行测试,测试结果显示,基于垂直压缩位图的SPADE算法降低了时间复杂度,提高了工作效率,达到预期的目的。
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