1、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是從大量的﹑不完全的、有噪聲的﹑模糊的、隨機(jī)的數(shù)據(jù)中，提取隱含在其中的﹑事先未知的﹑潛在有用信息的一門新興技術(shù)。關(guān)聯(lián)規(guī)則分析是數(shù)據(jù)挖掘中最重要的研究內(nèi)容之一，旨在從大量的數(shù)據(jù)中或?qū)ο箝g抽取關(guān)聯(lián)性知識(shí)，進(jìn)而揭示數(shù)據(jù)或?qū)ο箝g的依賴關(guān)系。
　　隨著信息化水平的不斷提高和監(jiān)測手段的進(jìn)步，在三峽庫區(qū)水環(huán)境安全信息數(shù)據(jù)庫中積累了大量的監(jiān)測數(shù)據(jù)，如何充分利用這些數(shù)據(jù)來為三峽庫區(qū)水環(huán)境安全以及國家的環(huán)保事業(yè)服務(wù)，是當(dāng)前重點(diǎn)關(guān)注的問題。

2、水環(huán)境安全數(shù)據(jù)中蘊(yùn)藏著潛在的關(guān)聯(lián)性知識(shí)，這些數(shù)據(jù)適合用關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法來學(xué)習(xí)和認(rèn)識(shí)；同時(shí)，水環(huán)境安全數(shù)據(jù)在類型特征上有其特殊性。如何運(yùn)用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)其進(jìn)行探索性研究，挖掘潛在的有價(jià)值的模式，這無論在理論研究還是實(shí)踐指導(dǎo)上都具有重要的意義。
　　本文針對(duì)上述問題，提出一種基于約束的序列模式挖掘算法(Constraint-based Sequential Pattern Mining，簡稱CSPM)。論文主要研究內(nèi)容如下：

3、r>　?、俜治隽藬?shù)據(jù)挖掘技術(shù)、關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的基本理論和主要方法，總結(jié)了數(shù)據(jù)挖掘和關(guān)聯(lián)分析的研究現(xiàn)狀和研究方向。介紹了關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的經(jīng)典方法Apriori算法的基本思想和算法步驟，并分析了Apriori算法的主要特點(diǎn)。
　?、趯?duì)多維量化數(shù)據(jù)和序列數(shù)據(jù)下的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析問題進(jìn)行了分析和探討。介紹了序列模式的定義和描述方法，提出了基于約束的序列模式挖掘算法，闡述了算法的步驟和關(guān)鍵問題。該算法改進(jìn)了候選序列匹配產(chǎn)生的方法，并引入屬性約束和時(shí)