检索结果-南通市图书馆

基于粗糙集的电网业务营销时序数据关联规则挖掘模型

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微型电脑应用 2023年第9期39卷 121-124页

作者：陈非杨永娇周辰南广东电力信科科技有限公司广东广州510030

针对挖掘出的数据关联规则存在数目少、执行时间长、置信度低问题,提出基于粗糙集的电网业务营销时序数据关联规则挖掘模型。建立电网业务营销数据四元组,通过清洗、集成、转换、消减四步预处理电网业务营销时序数据;依据粗糙集理论设... 详细信息

针对挖掘出的数据关联规则存在数目少、执行时间长、置信度低问题,提出基于粗糙集的电网业务营销时序数据关联规则挖掘模型。建立电网业务营销数据四元组,通过清洗、集成、转换、消减四步预处理电网业务营销时序数据;依据粗糙集理论设定的时序数据属性约简定义,约简电网业务营销时序数据属性;通过电网业务营销数据存在的时序关系,定义关联规则,采用压缩矩阵生成时序数据的频繁项集树,得到电网业务营销时序数据关联规则,完成关联规则挖掘模型建立。实验结果证明,应用该模型后,时序数据关联规则平均数目分别高4条和10条,平均执行时间分别减少4 s和25 s,平均置信度分别高出0.2和0.22。

关键词：粗糙集电网业务业务营销时序数据关联规则挖掘模型

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基于关联规则的Web日志异常数据挖掘模型

信息与电脑 2023年第11期35卷 50-52页

作者：赵艳天津市第七十八中学天津300000

常规Web日志异常数据挖掘模型使用Rough Sets粗集理论挖掘异常日志隐含信息,易受异常数据集的近似分类作用影响,导致挖掘相似度偏低,为此设计基于关联规则的Web日志异常数据挖掘模型。实验结果表明,与对比模型相比,该模型的挖掘相似度较... 详细信息

常规Web日志异常数据挖掘模型使用Rough Sets粗集理论挖掘异常日志隐含信息,易受异常数据集的近似分类作用影响,导致挖掘相似度偏低,为此设计基于关联规则的Web日志异常数据挖掘模型。实验结果表明,与对比模型相比,该模型的挖掘相似度较高,性能良好,能够优化Web日志推荐效果。

关键词：关联规则 Web 日志异常数据挖掘模型

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基于深度置信网络数据库混合挖掘模型仿真

计算机仿真 2019年第12期36卷 313-316,360页

作者：张永超吉林化工学院

由于目前对海量数据处理没有相应完善的方法,采用传统的方法对深度置信网络数据库进行混合挖掘时,难以确定网络中数据库评价标准的权重,挖掘过程存在误差大,精度低和不稳定性等问题。为解决上述问题,提出一种基于深度置信网络数据库的... 详细信息

由于目前对海量数据处理没有相应完善的方法,采用传统的方法对深度置信网络数据库进行混合挖掘时,难以确定网络中数据库评价标准的权重,挖掘过程存在误差大,精度低和不稳定性等问题。为解决上述问题,提出一种基于深度置信网络数据库的混合挖掘方法。该方法首先对数据库采用联合滤波算法进行干扰滤波处理,并对信息传输通道采用多普勒进行扩展以提高数据挖掘精度;然后假设随机变量源自数据库中各数据,并对这些数据按比例进行混合形成超级总体,对该总体采用正态分布逼近,得出数据库混合挖掘模型;最后通过贝叶斯判断理论推导出和规则,利用和规则对挖掘模型的后验概率进行融合,进而实现对深度置信网络数据库的混合挖掘。仿真结果证明,所提方法对数据库混合挖掘的效率、精确度和稳定性较高、且具有较低的挖掘误差率,可为数据库管理工作提供很大帮助。

关键词：深度置信网络数据库挖掘数据挖掘挖掘模型

图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型的建立仿真

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沈阳工业大学学报 2017年第2期39卷 188-192页

作者：冯静张福泉新疆师范大学图书馆乌鲁木齐830054 北京理工大学软件学院北京100081

针对传统挖掘模型对图书信息检索中读者兴趣偏好数据进行挖掘时,存在的挖掘效率低、耗时长等问题,提出基于聚类分析的读者兴趣偏好挖掘模型.采用分类索引分布树法对图书相似度与读者兴趣距离进行计算,通过兴趣因子对兴趣偏好度进行度量... 详细信息

针对传统挖掘模型对图书信息检索中读者兴趣偏好数据进行挖掘时,存在的挖掘效率低、耗时长等问题,提出基于聚类分析的读者兴趣偏好挖掘模型.采用分类索引分布树法对图书相似度与读者兴趣距离进行计算,通过兴趣因子对兴趣偏好度进行度量,并以此为基础,采用相关反馈模型Rocchio算法对读者兴趣图书检索进行扩展,引入聚类分析法建立图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型.实验仿真结果表明,采用改进模型时,其挖掘效率、时间及误差均优于传统模型.

关键词：图书信息检索读者兴趣偏好挖掘模型兴趣因子兴趣距离图书相似度扩展

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电力用户数据中用电特征数据挖掘模型仿真

计算机仿真 2016年第5期33卷 447-450页

作者：郭崇王征纪建伟马芳静辽宁工业大学管理学院辽宁锦州121001 沈阳农业大学信电学院辽宁沈阳110866 国网辽宁省电力有限公司辽宁沈阳110006

对电力用户中用电特征数据的准确挖掘,可以提高电力用户数据安全性能。由于电力用户数据的不断增加,用电特征数据特征数目也逐渐增加,导致用电特征数据呈连续型属性,并使传统的CURE算法进行电特征数据的挖掘时,必须对连续型数据进行离... 详细信息

对电力用户中用电特征数据的准确挖掘,可以提高电力用户数据安全性能。由于电力用户数据的不断增加,用电特征数据特征数目也逐渐增加,导致用电特征数据呈连续型属性,并使传统的CURE算法进行电特征数据的挖掘时,必须对连续型数据进行离散化处理,这需要花费大量的预处理时间、并且离散化过程可能会丢失一些重要数据信息,导致用电特征数据的挖掘精度下降。提出一种新的电力用户中用电特征数据的挖掘建模方法,在电力用户数据的用电特征数据属性基础上,引入信息熵原则分析法,获取用电特征。通过Kohonen神经网络模型提取电力用户数据的用电特征数据参数曲线,采用斜率修正法将用户特征数据进行校正,随机选取具有周期性的电路用户数据参数,挖掘用电特征数据,实现电力用户数据中用电特征数据的挖掘建模。仿真结果表明,改进建模方法相比传统的CURE算法,用电特征数据挖掘准确度高。

关键词：用电特征数据用户电力数据挖掘模型

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大数据下用电信息智能采集运维挖掘模型仿真

计算机仿真 2018年第10期35卷 402-405页

作者：于玲玲吉林建筑大学城建学院吉林长春130114

对用电信息智能采集运维进行挖掘,能够实现用户用电信息的高精度运行管理。对用电信息智能化采集运维挖掘进行模型构建,需要对用电信息进行特征挖掘,对挖掘结果及潜在关联规则进行分类处理。传统方法通过随机选取具有周期性的电路用户... 详细信息

对用电信息智能采集运维进行挖掘,能够实现用户用电信息的高精度运行管理。对用电信息智能化采集运维挖掘进行模型构建,需要对用电信息进行特征挖掘,对挖掘结果及潜在关联规则进行分类处理。传统方法通过随机选取具有周期性的电路用户数据参数,引入信息熵获取用电信息特征,但忽略了对用电信息特征挖掘结果及潜在关联规则的分类处理,导致挖掘精度较低。提出大数据下用电信息智能采集运维挖掘模型。分析大数据下用电信息采集运维挖掘总体构架模式,采用决策树信息融合方法进行用电信息采集后的信息融合,采用关联规则挖掘算法进行用电信息的特征挖掘,对挖掘到的用电信息及潜在关联规则进行分类处理,实现大数据下用电信息智能采集运维挖掘模型构建。仿真结果表明,采用上述方法进行用电信息挖掘,提高对用电采集信息分类识别能力,具有较高的挖掘精度。

关键词：大数据用电信息运维挖掘模型

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基于内容分析的短信种子客户挖掘模型与算法

电信科学 2016年第2期32卷 106-111页

作者：黄志超陶俊才高胜保南昌大学信息工程学院计算中心江西南昌330029 中国电信股份有限公司江西分公司江西南昌330029

为从海量的短信记录中挖掘短信种子客户,控制种子短信的传播路径,提高其传播效率,提出了一种基于内容分析的短信种子客户挖掘模型与算法。首先通过分析客户转发短信的兴趣性、随机性、单向性特征,构建客户转发短信的树型模型;其次,通过... 详细信息

为从海量的短信记录中挖掘短信种子客户,控制种子短信的传播路径,提高其传播效率,提出了一种基于内容分析的短信种子客户挖掘模型与算法。首先通过分析客户转发短信的兴趣性、随机性、单向性特征,构建客户转发短信的树型模型;其次,通过定义和应用综合评价函数生成优化的种子客户挖掘模型,并基于亲密群概念实现短信种子客户的挖掘;最后,使用电信运营商的实际数据进行实证分析,验证了上述模型与算法的有效性。

关键词：短信种子客户内容分析挖掘模型挖掘算法亲密群

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数据挖掘的光纤网络信息扩散方向挖掘模型

激光杂志 2017年第11期38卷 113-116页

作者：马永斌徐忠根商丘工学院信息与电子工程学院河南商丘476000

经典的扩散方向挖掘模型及其扩展模型多数从光纤网络结构出发研究信息扩散方向,较大程度上忽略了节点属性和信息内容的影响,存在信息扩散延迟问题。为此,提出数据挖掘的光纤网络信息扩散方向挖掘模型。深入挖掘光纤网络中作为扩散主体... 详细信息

经典的扩散方向挖掘模型及其扩展模型多数从光纤网络结构出发研究信息扩散方向,较大程度上忽略了节点属性和信息内容的影响,存在信息扩散延迟问题。为此,提出数据挖掘的光纤网络信息扩散方向挖掘模型。深入挖掘光纤网络中作为扩散主体和客体的节点属性特征以及信息内容特征,对光纤网络节点间扩散概率和扩散延迟进行建模,建立光纤网络端至端信息扩散方向挖掘模型,利用随机梯度下降算法学习信息扩散方向挖掘模型中的各个特征的权重,结合光纤网络的网络拓扑特点,考虑了光纤网络中的不同感染状态,引入感染用户的衰减函数,从而达到对信息扩散过程进行预测的目的。实验结果表明,所提模型反映出的扩散方向规律更符合信息在光纤网络中的扩散过程,具有较高的预测准确率。

关键词：数据挖掘光纤网络信息扩散方向挖掘模型

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网络中涉恐信息的高效挖掘模型研究与仿真

计算机仿真 2015年第5期32卷 302-305,314页

作者：梅毅熊婷蒋德荣南昌大学科学技术学院江西南昌330029

对网络涉恐信息的快速挖掘,有利于对恐怖事件进行高效的监控。恐怖信息与一般网络非约束信息不同,为了逃避打击,往往带有极强的伪装性和隐蔽性,在涉及到的关键词和图像中刻意加以回避。利用传统方法进行涉恐信息挖掘的过程中,还是以特... 详细信息

对网络涉恐信息的快速挖掘,有利于对恐怖事件进行高效的监控。恐怖信息与一般网络非约束信息不同,为了逃避打击,往往带有极强的伪装性和隐蔽性,在涉及到的关键词和图像中刻意加以回避。利用传统方法进行涉恐信息挖掘的过程中,还是以特殊的词语和相关的特征作为挖掘对象,涉恐信息的隐蔽性和刻意伪装性使得挖掘模型难以形成有效的涉恐信息聚类中心,降低了对网络恐怖信息挖掘的准确率。提出基于聚类特征优化算法的海量网络中涉恐信息挖掘方法。对涉恐信息进行多维空间重构,避免挖掘复杂程度。根据涉恐词的概括度和模糊性设置涉恐信息的阀值,避免冗余信息造成的影响。根据涉恐词之间的相似度进行聚类,建立涉恐信息挖掘模型,用互信息的方法进行涉恐信息特征挖掘,挖掘出准确的涉恐信息。实验结果表明,利用改进算法进行海量网络中涉恐信息挖掘,能够有效提高挖掘效率。

关键词：海量网络涉恐信息涉恐词挖掘模型