使用GNP算法的时间序列模式挖掘

"序列模式挖掘是一项重要的数据挖掘技术，它主要关注在时间序列数据中发现具有时间相关性的序列规则。本文提出了一种基于遗传网络编程（GNP）的改进算法，该算法结合了时间序列处理机制和属性积累机制，旨在高效地在关联规则提取系统中寻找时间相关的序列规则。" 在序列模式挖掘中，传统的关联规则挖掘方法往往无法有效地处理具有时间顺序的数据。而本文引入的Genetic Network Programming (GNP) 是一种基于遗传算法（GA）和遗传程序设计（GP）的混合方法，通过模拟生物进化过程来优化问题求解。GNP个体在每轮迭代中逐步积累更合适的属性，这有助于在大量属性中进行有效筛选。为了管理和存储这些规则，文章中提出了一个名为Small Rule Pool的结构，利用哈希方法在每轮结束后存储规则，并避免重复。在所有轮次结束后，通过检查重叠规则，将规则存入Big Rule Pool。 此外，文中还展示了使用交通预测问题进行的实验结果，这是序列模式挖掘的一个典型应用场景。交通预测问题要求从历史交通数据中挖掘出有时间序列规律的关联规则，以帮助预测未来的交通流量。提出的算法能够找出关键的序列关联规则，并提供了多组实验结果来验证其在实际交通预测中的性能。 通过这种序列模式挖掘方法，可以更好地处理各种时间相关应用中的关联规则提取，例如交通管理、市场趋势分析、用户行为预测等。实验表明，基于GNP的算法相比传统方法在处理大规模数据集和发现有意义的时间序列模式方面具有优势。 本文提出的GNP算法为序列模式挖掘提供了一个创新的解决方案，它不仅优化了属性选择过程，还有效地管理了规则存储，从而提高了时间序列数据的分析效率。这一研究对数据挖掘领域的理论发展和实际应用都具有重要价值。