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基于数据挖掘的移动行为预测

作 者: 曾灿灿
导 师: 王非
学 校: 华中科技大学
专 业: 电子与通信工程
关键词: 数据挖掘 移动模式 挖掘算法
分类号: TP311.13
类 型: 硕士论文
年 份: 2011年
下 载: 47次
引 用: 0次
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内容摘要


无线网络技术的发展与移动设备的流行,使得基于地理位置服务有广泛的应用,地理位置服务的研究也在最近几年兴起。最活跃的方向就是挖掘与预测移动对象路径与关联交易,大部分的研究都集中在从移动行为日志中挖掘移动模式。但这些研究大多没有考虑时间因素对移动对象的影响。数据挖掘理论的成熟与技术的发展,使得我们更有效的从海量数据发现有用的信息。在1995年R.Agrawal提出了序列模式挖掘,学者作了很多的研究并且提出了很多很有效的算法来提高序列挖掘的效率。本文分析了基于时间的Apriori算法的主要缺点:产生大量的候选序列模式,候选序列长度的增加是通过短序列连接而成,这些候选序列模式的规模是序列长度的指数级;多次扫描序列数据集,序列模式的产生必须要计算序列的支持度,只有当序列的支持度大于预先设定的最小值时,这个序列才能称为序列模式。本文应用prefixSpan方法去改进基于时间的类Apriori算法。prefixSpan并不像类Apriori算法那样会产生不存在的候选取序列,因此prefixSpan的搜索空间更小。prefixSpan算法的主要代价是构建了投影数据库,但是投影数据库比起原来的移动序列数据库来说要小多了,主要原因是投影数据库中的序列是序列相对于前缀的后缀,随着前缀的增长,投影数据库会变小。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-12
  1.1 课题背景  8
  1.2 国内外研究状况  8-10
  1.3 课题研究的意义  10-11
  1.4 本文研究内容和章节安排  11-12
2 移动模式挖掘技术  12-22
  2.1 数据挖掘技术  12-14
  2.2 序列模式  14-19
  2.3 移动模式  19-20
  2.4 本章小结  20-22
3 基于时间的移动行为挖掘  22-31
  3.1 移动模式挖掘的传统方法  22-27
  3.2 移动模式挖掘的改进方法  27-29
  3.3 本章小结  29-31
4 移动行为预测的方案设计和实现  31-44
  4.1 移动行为模式预测系统方案设计  31-32
  4.2 移动模式挖掘  32-38
  4.3 移动行为预测  38-39
  4.4 系统实现与实验结果分析  39-43
  4.5 本章小结  43-44
5 全文总结与展望  44-46
  5.1 全文总结  44-45
  5.2 未来展望  45-46
致谢  46-47
参考文献  47-50

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统
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