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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其重要特点是将通信端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进而实现彼此的信息交换和通信。随着传感器技术和信息技术的发展，物联网应用正悄然进入市场，物联网农业、物联网交通物流业、物联网环境监测等方面都取得了良好的成绩。物联网很好地解决了海量数据的存储与分析的问题，既然是海量数据的分析，必须涉及到高数据运算及数据挖掘，只有这样物联网的优势才能够得到充分的运用。

频繁序列模式挖掘是指从序列数据（时间序列数据、空间序列数据等）中寻找高频出现的序列作为模式的知识发现过程。

2. 研究的基本内容

①掌握序列模式数据挖掘基础理论，整理、分析数据挖掘中序列模式挖掘技术原理，对相关算法进行深入研究。

②分析物联网中大量传感器收集到的信息需要进行有效模式分析和处理的具体应用需求，明确当前的频繁序列模式挖掘算法基于上述环境下要解决的主要问题。

③以理论知识为基础，对aprioriall算法、clospan算法、freespan算法、prefixspan算法进行算法分析，基于实际应用分析算法性能。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本课题采用c、java和vc 等相关技术，结合物联网中大量传感器收集到的信息需要进行有效模式分析和处理的具体应用需求，设计或改进实现一个实时性、高效的频繁序列模式挖掘算法。 目前本课题处于相关知识准备阶段，通过对数据挖掘算法相关书籍的深入性学习以及对频繁序列模式数据挖掘技术相关论文的整理参考，理解频繁序列模式挖掘的基本概念、序列模式与关联规则的关系以及序列模式挖掘的一般步骤等。 通过程序实现频繁序列模式经典算法，可以直观的对算法做出性能分析。以直观的运行数据进行分析，有助于算法的改进优化。

预估的设计和开发的时间为三到四个星期，中期的实验数据统计和分析大概需要一到两个星期，然后根据情况调整参数或完善算法大约需要一到两个星期。最后，完成整体论文的内容大概需要二到三个星期。预期的改进算法能实现现频繁序列模式经典算法，并对算法做出性能分析及其相应部分性能进行优化。

4. 参考文献

[1]jiawei han.数据挖掘概念与技术[m]. 机械工业出版社,2012.

[2]王芳.王培群.朱春节. 基于频繁序列挖掘的预取算法研究与实现[j]. 《计算机研究与发展》2016年02期.