基于时滞特征的时序依赖情节发现

作     者：顾佩月 刘峥 李云 李涛 GU Peiyue;LIU Zheng;LI Yun;LI Tao

作者机构：江苏省大数据安全与智能处理重点实验室(南京邮电大学)南京210023 南京邮电大学计算机学院南京210023 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2019年第39卷第2期

页      面：421-428页

学科分类：08[工学] 081203[工学-计算机应用技术] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：江苏省自然科学基金资助项目(BK20171447) 江苏省高等学校自然科学研究项目(17JKB520024) 南京邮电大学引进人才科研启动基金资助项目(NY215045)~~ 

主　　题：时序依赖 事件序列 频繁情节 时滞 概率统计模型 

摘      要：对于事件序列中的时序依赖发现,传统的频繁情节发现方法一方面使用时间窗口机制挖掘事件之间简单的关联依赖,另一方面无法有效处理事件的交叉时序关联。针对以上问题,提出了时滞情节发现的概念,在频繁情节发现的基础上,设计了一种基于相邻事件匹配集(AEM)的时滞情节发现算法。首先,引入时滞的概率统计模型进行事件序列匹配,避免预先设定时间窗口,处理可能存在的交叉关联;然后,将时滞挖掘转化为最优化问题,使用迭代的方式得到时滞情节之间的时间间隔分布;最后,利用假设检验区分串行时滞情节和并行时滞情节。理论分析与实验结果表明,与目前最新的时滞挖掘方法迭代最近事件(ICE)算法相比,基于AEM的时滞情节发现算法模拟的时滞分布与真实时滞分布的平均KL距离为0. 056,缩短了20. 68%。基于AEM的时滞情节发现算法通过时滞的概率统计模型衡量事件多种匹配情况的可能性,获得一对多的相邻事件匹配集,比ICE算法中的一对一匹配更加有效地模拟了实际情况。