1、時(shí)序數(shù)據(jù)分析是一項(xiàng)重要的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。在現(xiàn)實(shí)中，該科學(xué)技術(shù)不僅可以用于發(fā)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)中潛藏的發(fā)展模式或演化規(guī)律，而且也可以用于預(yù)測時(shí)序數(shù)據(jù)的未來發(fā)展趨勢(shì)。時(shí)序數(shù)據(jù)分析通常包含兩個(gè)方面的科學(xué)研究，即結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和模式預(yù)測。其中，結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的目標(biāo)是利用時(shí)序數(shù)據(jù)樣本之間的內(nèi)在關(guān)系來提煉出新型的樣本特征或者樣本標(biāo)簽；模式預(yù)測的目標(biāo)則是在樣本特征和樣本標(biāo)簽之間建立起有一種有效的映射關(guān)系。相比于傳統(tǒng)的時(shí)序數(shù)據(jù)分析方法通常將上述兩者視為相互獨(dú)立的模塊，本文認(rèn)

2、為結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和模式預(yù)測存在著內(nèi)在的互動(dòng)聯(lián)系，并且從理論分析與模型設(shè)計(jì)上闡明結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)和模式預(yù)測是相互支持與相互促進(jìn)的。本文深入分析了實(shí)際應(yīng)用中可能出現(xiàn)的各種問題和挑戰(zhàn)，在研究大量前人先進(jìn)工作的基礎(chǔ)上，提出了多種聯(lián)合結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)模型和模式預(yù)測模型的新型時(shí)序數(shù)據(jù)分析算法。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴提出了一種基于消費(fèi)者社會(huì)影響力分析的商品行為研究算法，并實(shí)際應(yīng)用于女裝商品的銷量預(yù)測。該算法首先利用電子商務(wù)平臺(tái)中的商品數(shù)據(jù)和消費(fèi)者數(shù)據(jù)來建立商品

3、特征和消費(fèi)者特征，并以此研究商品之間的競爭合作關(guān)系和消費(fèi)者之間的社會(huì)影響力。其次，考慮到實(shí)際中的商品銷量變化同時(shí)存在平緩性以及波動(dòng)性，該算法將商品銷量分解為銷量主體部分和銷量噪聲部分，并分別進(jìn)行回歸建模。最后，該算法建立一種有效的優(yōu)化模型來聯(lián)合實(shí)現(xiàn)消費(fèi)者社會(huì)影響力的挖掘與商品銷量的預(yù)測。⑵提出了一種基于慢特征分析的人臉年齡估計(jì)算法。該算法首先聯(lián)合人臉樣本的時(shí)序結(jié)構(gòu)和上下文結(jié)構(gòu)來建立結(jié)構(gòu)化人臉序列，并以此表征人臉樣本的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。其次，該算

4、法利用上述的結(jié)構(gòu)化人臉序列來提取人臉樣本的慢特征，并將其作為一種新型的人臉特征。最后，該算法建立一種有效的優(yōu)化模型來聯(lián)合實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)化人臉序列的構(gòu)造和人臉樣本年齡標(biāo)簽的預(yù)測。⑶提出了一種基于自適應(yīng)年齡分布學(xué)習(xí)的人臉年齡估計(jì)算法。該算法首先利用子空間技術(shù)來發(fā)現(xiàn)人臉樣本的上下文結(jié)構(gòu)。其次，該算法基于樣本上下文結(jié)構(gòu)來建立人臉樣本的年齡分布，并將其作為一種新型的預(yù)測目標(biāo)；并且，樣本年齡分布的建立可以有利于研究者理解上下文相關(guān)樣本中的時(shí)序年齡關(guān)聯(lián)性以