小波数据结构下的新颖周期模式(RPP)挖掘算法

"一种新颖周期模式的挖掘 (2008年)" 本文主要探讨了一种新的周期模式挖掘算法，该算法特别关注了新颖周期模式（RPP），即Relaxed Periodic Pattern。与传统以支持度为衡量标准的周期或半周期模式不同，RPP能够发现特定模式P=(A'"→B")，其中A事件发生多次后，可以预测B事件将会发生相应次数，且允许在周期内存在一定的噪声。 小波数据结构在这里起到了关键作用，它为序列匹配提供了有效的方法。小波分析能够对非平稳信号进行多尺度分析，对于捕捉周期性和局部特征非常有用。通过利用小波数据结构，该算法能够更精确地识别RPP模式，即使在存在噪声的情况下也能保持较高的准确性。 在周期模式挖掘领域，全周期模式要求每个数据点都在周期内，而半周期模式允许周期间的“噪声”。RPP则更加灵活，它不强制所有点包含在周期内，而且允许每个RPP周期内部有噪声。这种模式对于理解和预测序列数据的行为尤其有价值，因为它能够捕获异步的、时间相关的事件模式。 传统的关联规则挖掘通常关注同步发生的A→B模式，而RPP模式则涉及异步关系，A事件的发生预示着未来B事件的发生。由于RPP不依赖于频繁项集，即使A事件不频繁，只要A的存在总是预示着B的出现，那么A→B就可能是重要的RPP模式。 文中提到，RPP模式与之前文献中提出的swpp、Cyclic Association Rules、p-pattern等有所不同，这些模式要么基于频繁项集挖掘，要么局限于特定的环境或数据类型。RPP模式的挖掘算法不仅证明了其有效性，还显示出了良好的扩展性，可以应用于各种数据集，包括那些可能包含非频繁模式的数据集。 为了验证算法的效果，作者进行了实验并将结果与已有的研究进行对比。实验表明，提出的RPP挖掘算法在发现有意义的周期模式方面表现优秀，具有实际应用潜力，尤其是在序列数据分析和预测中。 这篇文章提出了一个利用小波数据结构来挖掘新颖周期模式RPP的新方法，这种方法对噪声的容忍度高，能够识别出传统周期模式挖掘可能忽视的模式，对于序列数据的理解和预测有着重要的理论和实践价值。