半结构化数据挖掘关键技术及应用探索

随着信息技术的快速发展，数据挖掘技术已成为关键工具，尤其是在处理半结构化和非结构化数据时。半结构化数据，如Web页面集中的XML文档、带有序列和三维结构的DNA数据，以及气象数据中的时间序列测量值，因其复杂的结构和内在关联性，对传统的数据挖掘算法提出了新的挑战。这类数据的挖掘不仅涉及模式识别，而且需要深入理解数据间的动态性和相互作用，如时间的自相关性、空间的连通性以及非结构化文本中元素的语义关联。 本文主要研究了半结构化数据频繁模式挖掘的相关技术，旨在解决这些问题。首先，研究者关注的是利用树结构来表示和挖掘XML文档中的频繁模式，这得益于树结构的简洁性和易操作性。作者探讨了基于树结构的数据频繁模式挖掘方法，以及如何在约束条件下进行更深层次的分析。 接着，对于XML文档中复杂的链接关系和标记缺失的问题，文章进一步研究了部分标记图结构数据的挖掘技术。部分标记的图结构允许在处理不完整信息时，依然捕捉到数据的整体关联，这对于大规模半结构化数据的处理至关重要。通过构建和分析图模型，可以发现隐藏在这些半结构化数据中的潜在规律和关联模式。 此外，文章还可能涵盖了频繁模式挖掘算法的改进，比如采用分布式计算、并行处理或者机器学习的方法，以提高挖掘效率和准确性。同时，文中可能会讨论如何将挖掘结果应用于实际场景，如推荐系统、信息检索、知识发现等领域，以推动业务价值的提升。 本文深入探讨了半结构化数据频繁模式挖掘的理论基础、方法论和技术应用，旨在为半结构化数据的高效处理提供理论支持和实践指导，对于数据科学家和工程师来说，具有重要的参考价值。通过研究这些问题，杨厚群博士的研究工作有望推动半结构化数据挖掘技术的发展，使其更好地服务于现代信息技术的需求。