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基于粒计算的时序数据流关联规则挖掘模型研究

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如果说数据挖掘是智能数据分析发展的一个发展阶段，则数据流挖掘成为近年智能数据分析发展的一个新的研究阶段。不仅因为许多应用领域如传感器网络、互联网的访问、计算机网络监控、股市、电话记录产生大量高速实时的数据流，使得传统的数据挖掘技术不能适应这种新的数据形式，而且，对数据流进行数据挖掘已成为这些领域的迫切需要。文章给出数据流的信息系统模型,提出一种面向时序数据流的决策逻辑语言DS-DL，该语言采用Tarski意义下的模型和可满足性。给出基于DS-DL语言的粒计算方法，并解释数据流的关联规则挖掘过程。通过一个网络监测数据流的实验来验证模型的正确性和有效性。最后总结了进一步的工作。

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来源
《第七届中国Rough集与软计算、第一届中国Web智能、第一届中国粒计算联合会议（CRSSC-CWI-CGrC'2007）》|2007年|152-155|共4页
会议地点太原
作者
朱小栋; 黄志球; 王磊; 程亮; 沈国华;
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作者单位

中国计算机学会;

中国人工智能学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP311.131;
关键词
粒计算; 时序数据流; 关联规则; 挖掘模型; 数据挖掘; 网络监测;

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