频繁时序模式挖掘方法综述
Review of Frequent Temporal Pattern Mining Methods作者机构:北方民族大学计算机科学与工程学院银川750021 北方民族大学图像图形智能处理国家民委重点实验室银川750021
出 版 物:《计算机工程与应用》 (Computer Engineering and Applications)
年 卷 期:2024年第60卷第17期
页 面:48-61页
核心收录:
学科分类:081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术(可授工学、理学学位)]
基 金:宁夏自然科学基金(2021AAC03217,2021AAC03224) 北方民族大学研究生创新项目(YCX23162)
主 题:时序数据 频繁时序模式 结构约束 参数约束 窗口 数据挖掘
摘 要:频繁时序模式挖掘是指从时间序列数据中发现频繁出现的模式或规律的过程,其目的是可以帮助理解时间序列数据中的重要特征,例如周期性、趋势和异常等,有助于预测未来的发展趋势和识别异常情况等。根据近年来的频繁时序模式挖掘方法的相关文献调研,按照关键技术和代表性算法将其分为三类,即基于结构约束的频繁时序模式挖掘方法、基于参数约束的频繁时序模式挖掘方法和基于窗口的频繁时序模式挖掘方法。陈述了频繁时序模式挖掘方法的背景以及各方法的特点;分别介绍了三类挖掘方法的发展以及分类,并从优缺点和性能等方面对各类改进方法进行了详细的对比分析;对频繁时序模式挖掘方法进行归纳和总结,并对频繁时序模式挖掘方法的未来研究方向进行了展望。