論文摘要: 隨着計算機與信息技術的普及和大容量存儲技術的發展,人們在日常事務處理和科學研究中逐漸積累了大量寶貴數據,這些數據背後蘊藏着對決策有重要參（略）.如何從這些歷史數據中提取需要的信息正成爲數據挖掘領域（略）在現實生活中,時間是數據本身固有的因素,在數據中常常會發現時序語義問題.時序數據的出現使得有必要在數據挖掘中考慮時間因素.時序數據在現實生活中廣泛存在,如金融市場、工業過程、科學試驗、醫療、氣象、水文、生物信（略）儲規模呈現爆炸式增長.因此對時間序列數據挖掘問題進行深入研究是非常必要和富有挑戰性的. 從20世紀末開始,複雜網絡的研究已經滲透到生命科學、數理學科和工程學科、社會科學等衆多不同的領域.對複雜網絡的研究,已成爲科（略）個極其重要的富有挑戰性的課題.其研究熱點之一是尋找複雜網絡中的社團結構,事實上這個過程就是一個聚類的過程,所以研究複雜網絡社團劃分新算法,對於時間（略）重要意義. 本文結合時間序列數據挖掘和複雜網絡理論,開展瞭如下的研究工作: 綜述了時間序列數據挖掘和時間序列模式挖掘的研究現狀,指出了研究的現實意義.介紹並分析了最具代表性的...
With the popularity of computer and information technology,and the great（omitted）nt of storage technique of high capacity,,a great amount of data is accumulated in daily work and in s（omitted） potentially useful knowledge is hided behind y how to manage and use（omitted）e series data efficiently and extract useful information is an important problem in dat（omitted）ime is the inherent attribute of data,so we should take time into account when mining association serie...
目錄:摘要 第4-5頁
Abstract 第5頁
1 緒論 第8-16頁
·選題背景 第8-9頁
·國內外研究現狀 第9-14頁
·數據挖掘研究現狀 第9-11頁
·時間序列數據挖掘的研究現狀 第11-12頁
·序列模式挖掘研究現狀 第12頁
·頻繁趨勢挖掘的研究與發展 第12-13頁
·聚類問題的研究現狀 第13-14頁
·本文主要研究內容 第14-16頁
2 研究背景 第16-24頁
·數據挖掘與知識發現 第16頁
·數據挖掘的起源 第16-17頁
·引發數據挖掘的挑戰 第16-17頁
·相關領域對數據挖掘的推動 第17頁
·數據挖掘的'過程 第17-18頁
·數據挖掘的分類 第18-20頁
·數據挖掘的方法 第20-22頁
·數據挖掘系統 第22頁
·數據挖掘軟件的評價 第22-24頁
3 時間序列數據挖掘 第24-36頁
·時間序列 第24-25頁
·時間序列概念 第24頁
·時間序列分類 第24-25頁
·時間序列數據挖掘研究 第25-28頁
·序列模式挖掘 第28-34頁
·問題描述 第28頁
·序列模式挖掘 第28-29頁
·序列模式挖掘算法分析與比較 第29-34頁
·時間序列聚類分析 第34-36頁
·複雜網絡社團劃分方法 第34頁
·時間序列聚類與複雜網絡社團結構劃分 第34-36頁
4 模糊頻繁模式挖掘研究 第36-44頁
·趨勢分析 第36頁