1. 本选题研究的目的及意义

随着物联网技术的迅猛发展，越来越多的传感器被部署在各种应用场景中，例如智能家居、智慧城市、工业自动化等，用于实时感知和采集海量数据。

这些传感器数据蕴含着丰富的潜在价值，能够帮助我们更好地理解物理世界、优化资源配置、改进生产效率。

然而，由于物联网环境下传感器数据的规模庞大、维度高、更新速度快等特点，传统的序列模式挖掘算法难以有效处理。

2. 本选题国内外研究状况综述

频繁序列模式挖掘作为数据挖掘领域的一个重要研究方向，在过去的几十年里取得了丰硕的成果，并广泛应用于各个领域。

近年来，随着物联网技术的快速发展，传感器信息频繁序列模式挖掘也受到了越来越多的关注。

1. 国内研究现状

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对物联网环境下传感器信息频繁序列模式挖掘问题，设计并实现一种高效、可扩展的挖掘算法。

主要研究内容包括：
1.物联网环境下传感器数据特点分析:分析物联网环境下传感器数据的特点，包括数据规模、数据维度、数据更新频率、数据质量等，以及对频繁序列模式挖掘算法的要求，例如实时性、可扩展性、容错性等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和案例分析相结合的研究方法，具体步骤如下：
1.文献调研与需求分析:深入研究物联网、传感器网络、数据挖掘、频繁序列模式挖掘等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、发展趋势和存在的问题，明确研究目标，并对物联网环境下传感器信息频繁序列模式挖掘的需求进行分析，确定算法设计目标。

2.算法设计与实现:基于对现有频繁序列模式挖掘算法的分析，结合物联网环境下传感器数据的特点，设计一种高效、可扩展的频繁序列模式挖掘算法。

采用python或java等编程语言实现算法，并进行代码测试和优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.提出一种面向物联网环境的传感器信息频繁序列模式挖掘算法:针对物联网环境下传感器数据的特点和挖掘需求，对现有频繁序列模式挖掘算法进行改进，设计一种高效、可扩展的算法，以解决现有算法在处理海量、高维、动态变化的传感器数据时存在的效率低、可扩展性差等问题。

2.设计高效的算法策略以提高挖掘效率:针对物联网环境下数据量大、实时性要求高等特点，研究并设计高效的算法策略，例如数据预处理、候选模式生成、模式支持度计数等，以提高算法的挖掘效率和实时性。

3.结合实际应用场景进行算法验证与优化:选择典型的物联网应用场景，例如智能家居、智慧城市、工业互联网等，利用实际数据集或模拟数据集对所提出的算法进行验证和优化，以提高算法的实用性和鲁棒性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘云霞,王晓峰,黄发良.面向智能交通的轨迹数据频繁序列模式挖掘算法综述[j].计算机应用研究,2023,40(04):1009-1016.

[2] 彭梦,陈红梅,李俊.一种面向传感器网络的轻量级频繁序列模式挖掘算法[j].计算机应用,2023,43(04):1059-1065 1072.

[3] 曹健,叶阳东,郭岩,孙超利,王文海,田锋.基于物联网的智能温室传感器数据挖掘方法[j].农业机械学报,2022,53(05):142-150.