序列模式挖掘_paper

### 序列模式挖掘与遗传网络编程（GNP）算法：一种高效的时间序列关联规则提取方法 #### 引言 随着大数据时代的到来，数据挖掘已成为跨领域研究的关键领域，尤其在处理时间序列数据时，传统的数据挖掘技术往往显得力不从心。序列模式挖掘（Sequence Pattern Mining）作为数据挖掘中的一个重要分支，专注于从时间序列数据库中发现有意义的序列模式或关联规则。本文主要介绍了基于遗传算法（GA）和遗传编程（GP）改进的遗传网络编程（GNP）算法，该算法旨在提高时间序列关联规则提取的效率和准确性。 #### 遗传网络编程（GNP）算法详解 ##### 算法原理 遗传网络编程是一种融合了遗传算法与神经网络特性的计算模型，它不仅继承了遗传算法的搜索能力和适应性，还利用神经网络的强大表达能力，使得算法在处理复杂问题时具有更高的灵活性和鲁棒性。在序列模式挖掘的场景下，GNP算法通过时间序列处理机制和属性积累机制，逐步构建和优化规则集，以实现对大规模属性的有效管理。 ##### 时间序列处理机制 在处理时间序列数据时，GNP算法引入了时间序列处理机制，这允许算法识别并提取出随时间变化的序列特征。这种机制确保了算法能够捕捉到时间序列数据中隐含的动态模式，为后续的关联规则挖掘提供更精确的基础。 ##### 属性积累机制 面对海量属性的挑战，GNP算法设计了属性积累机制。在每轮迭代过程中，算法会根据个体的适应度逐渐积累更有价值的属性，这一过程有助于缩小搜索空间，提高算法效率。同时，为了防止规则冗余，GNP算法设置了“小规则池”（Small Rule Pool）和“大规则池”（Big Rule Pool），分别用于临时存储各轮产生的规则和最终的非冗余规则集。规则的存储采用哈希方法，便于快速查找和去重，从而确保最终规则集的精炼和有效性。 #### 实验验证：交通预测问题 为了验证GNP算法在实际应用中的效能，研究者们选择了交通预测问题作为实验案例。交通预测涉及大量随时间变化的数据，如车流量、路况信息等，这些数据具有明显的时间序列特性，是测试序列模式挖掘算法的理想场景。实验结果表明，GNP算法在处理交通预测问题时，能够有效地找出关键的序列关联规则，为交通管理和规划提供了有力的支持。 #### 结论与展望 序列模式挖掘结合遗传网络编程（GNP）算法，为处理时间序列数据中的关联规则提取提供了一种高效且灵活的方法。通过对时间序列处理机制和属性积累机制的充分利用，GNP算法不仅提升了规则挖掘的精度，还大幅提高了处理大规模属性的能力。未来，随着数据挖掘技术的不断进步，GNP算法有望在更多领域展现出其独特的价值，为解决实际问题提供更强大的工具。