發(fā)布時間：2018-05-26 09:36

  本文選題：多元時間序列 + 動態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則�。� 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年碩士論文

【摘要】：隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,在工業(yè)生產(chǎn),金融服務(wù),電子商務(wù),衛(wèi)星遙感,傳感器網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域中都會產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)往往都帶有時間標(biāo)簽,即時間序列流。挖掘某一個領(lǐng)域多個時間序列流的關(guān)聯(lián)關(guān)系是其中一個重要的研究方向。由于時間序列流具有海量性、實時性和連續(xù)性等特點,其中的數(shù)據(jù)和知識都會隨著時間的推移而發(fā)生變化,傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法難以對其進行有效挖掘。目前已有一些數(shù)據(jù)流關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究,但是很多都是數(shù)據(jù)流已經(jīng)符號化了,或者說數(shù)據(jù)本身已經(jīng)代表了一種模式,不需要預(yù)處理提取模式。針對多元時間序列的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的深入研究較少,且很多挖掘都是采用等長的時間長度來提取模式,挖掘出來的規(guī)則的每個元模式含有相同的時間長度,也沒有考慮到新數(shù)據(jù)中的規(guī)則更令人感興趣的情況。本課題使用滑動窗口來對時間序列數(shù)據(jù)進行限制,挖掘其中的動態(tài)關(guān)聯(lián)規(guī)則即規(guī)則隨滑動窗口的移動動態(tài)變化。由于時間序列數(shù)據(jù)是連續(xù)性的,在挖掘前需要對其進行預(yù)處理來提取元模式形成事務(wù)集,預(yù)處理的過程首先對序列進行線性化近似,對線性化后的序列切割使在同一時間段內(nèi)每個序列只有一條線段也即一種變化模式,然后將相似的線段增量地聚類,為每一類分配一個符號,這樣多元時間序列數(shù)據(jù)就被符號化了,將同一時間段內(nèi)的符號組成事務(wù)集就可以對其進行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘了。本課題關(guān)聯(lián)挖掘的算法同樣是基于滑動窗口的。在滑動窗口維護一個全局的SWIU-tree(Incremental Updating tree based on Sliding Window)來存儲已經(jīng)掃描的事務(wù)集的概要結(jié)構(gòu),通過剪枝策略以去掉SWIU-tree中的不頻繁模式和過期的模式。同時,對滑動窗口中不同的基本窗口采取計數(shù)衰減的策略,減少歷史事務(wù)的影響。在實際熱電廠的數(shù)據(jù)和股票數(shù)據(jù)集上通過將已有算法與本課題SWIU-tree算法對比,顯示了本課題所提算法的有效性,可以快速準(zhǔn)確地挖掘多元時間序列的關(guān)聯(lián)規(guī)則。
[Abstract]:With the rapid development of economy, a lot of data will be produced in the fields of industrial production, financial service, electronic commerce, satellite remote sensing, sensor network and so on. It is an important research direction to mine the association relation of multiple time series flows in a certain field. Because the time series flow has the characteristics of magnanimity, real-time and continuity, the data and knowledge will change with the passage of time, so it is difficult for the traditional association rules mining method to mine them effectively. There have been some researches on data stream association rules mining, but many data streams have been symbolized, or the data itself represents a pattern, which does not need to be preprocessed to extract the schema. There are few in-depth studies on association rules mining for multivariate time series, and many mining methods use equal length of time to extract patterns. Each meta pattern of the extracted rules contains the same length of time. Nor did it take into account the more interesting circumstances of the rules in the new data. In this paper, the sliding window is used to restrict the time series data, and the dynamic association rules are mined, that is, the rules change dynamically with the moving of the sliding window. Because time series data are continuous, it is necessary to preprocess them before mining to extract meta-pattern to form transaction set. The linearized sequence is cut so that there is only one line segment for each sequence in the same time period, that is, a change pattern, and then the similar segments are clustered incrementally to assign a symbol for each class. In this way, the multivariate time series data are symbolized, and the symbols in the same time period constitute the transaction set, which can be mined by association rules. The algorithm of association mining is also based on sliding window. A global SWIU-tree(Incremental Updating tree based on Sliding Window) is maintained in the sliding window to store the outline structure of the scanned transaction set, and the pruning strategy is used to remove the infrequent and expired patterns in the SWIU-tree. At the same time, different basic windows in sliding window are counted and attenuated to reduce the influence of historical transaction. By comparing the existing algorithm with the SWIU-tree algorithm in the data and stock data sets of the actual thermal power plant, the validity of the proposed algorithm is shown, and the association rules of the multivariate time series can be quickly and accurately mined.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP311.13

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本文編號：1936748