基于用户访问事务文法的序列关联规则发现

在 Web挖掘中 ,应用关联规则发现方法可以发现 Web页面之间用户访问的关联度 .由于 Web站点内含丰富的页面结构信息 ,也由于用户的访问总是要遵循一定的访问顺序 ,因此提出一种新的可以发现用户访问序列之间关联度的方法——序列关联规则发现方法 .该方法首先得到用户访问事务 ;然后根据正则文法 ,定义了一种新的用户访问事务文法 ,用于从用户访问事务中得到用户序列访问事务 ;最后应用关联规则发现算法进而发现序列关联规则 .为了进一步评价所发现的序列关联规则 ,引入了互信息的概念 .发现的序列关联规则可以帮助 Web站点的设计者更好地理解用户的访问 ,以用于调整

基于序列关联规则挖掘的Web日志预测精度研究

目前许多研究关注如何利用序列关联规则预测用户最近的HTTP请求,这些研究主要利用次序信息或时间信息来进行剪枝,以提高预测的精度。该文对不同序列关联规则进行了分析和比较,给出了不同次序信息和时间信息的条件下各种序列模式挖掘算法。并使用实验比较这些算法的预测精度。通过对实验结果的分析,为进一步提高预测的精度指明了方向。

基于约束的序列模式关联规则挖掘算法

约束关联规则是数据挖掘的一个主要方向,可以根据用户给定的约束条件针对性的挖掘.目前大多数的研究都集中在约束频繁项集挖掘方面,很少进行序列模式的约束关联挖掘.本文把序列模式和约束进行结合,提出一种基于约束的序列模式关联规则挖掘算法.它同时处理两类约束:反单调性约束和单调性约束.可以根据约束条件挖掘数据间的因果关联关系.通过实验验证,该算法在运行效率上达到了较好效果.

金属期货与现货市场价格互动关联规则挖掘研究

期货市场传递的价格信息反映未来供求状况的预期,因此,研究金属期货和现货市场价格互动,对于国民经济发展、企业规避价格风险、投资者进行投资决策及政府进行市场监管都有重要意义。本文将数据挖掘中的关联规则挖掘方法引入金融时间序列分析研究领域,针对挖掘对象期货市场的特点,提出基于时间约束的时间序列关联规则挖掘算法。与传统的忽视数据时间信息的关联规则挖掘算法相比,该算法对期货价格与现货价格间的互动关联规则进行挖掘,能发现反映时间序列局部动态互动关联关系,具有一定的短期预测效果。

基于序列数据分析的谐波电流预测方法的研究

随着电力电子装置的广泛应用,由于电力电子器件非线性的特点导致谐波的污染和无功功率的危害也日益严重。以电弧炉供电系统的电路谐波电流为研究对象,提出了采用序列关联规则的先验算法(Apriori),通过对谐波电流序列数据进行分析,挖掘出谐波电流之间的关联规则。通过对电弧炉供电系统采集到的电流数据的分析和验证,结果显示该方法能够正确预测出未来时刻的基波电流幅值,从而达到预测未来时刻的谐波,有助于抑制谐波污染和无功功率的危害的目的。

基于数据挖掘的软件故障诊断研究

软件故障诊断是软件保障中的一项重要工作,在分析软件故障诊断研究现状的基础上,建立了基于数据挖掘的软件故障诊断系统框架,提出了基于数据挖掘技术的软件故障诊断模型,该模型运用软件黑匣子收集软件运行信息,采用数据挖掘中的关联序列模式挖掘、分类、聚类等典型算法,对软件运行序列进行分析,实现了软件故障模式识别、故障报警和故障定位。

世界银行营商环境排名前列经济体改革措施的演化分析

深入分析全球排名靠前经济体的改革经验,可以对我国营商环境改革提出启示,明确我国未来营商环境改革的重点工作与方向。基于世界银行《营商环境报告》,利用文本分析及序列关联规则技术研究了排名前30的经济体2008—2020年的营商环境改革趋势,深入挖掘排名前30的经济体在获得信贷、办理破产、纳税、办理施工许可证这四个我国弱势指标改革的具体措施。研究发现,营商环境排名靠前的经济体在改革初期主要集中在开办企业、纳税这两个一级指标上,随着时间的推进,改革开始集中在办理破产、获得信贷、保护少数投资者等一级指标上。我国目前出台的改革措施集中在开办企业、纳税两个指标的初级阶段上,后期应吸收借鉴排名靠前的经济体的改革经验,重点关注办理施工许可证、获得信贷、办理破产等指标的改革,并且继续加大对落后指标的改革。未来,持续提升效率与质量为优化营商环境的重中之重。我国应在纳税、获得信贷等落后指标项方面加大改革力度,同时,注重与排名靠前经济体营商环境改革的经验互相借鉴。