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改进prefixspan和LCSS的社交属性挖掘方法

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改进PrefixSpan和LCSS的社交属性挖掘方法

作者：赵帅辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

当前,智慧城市建设已经成为我国信息化、数字化发展的新趋势,如何充分利用智慧城市数据中台的相关信息进行社交属性挖掘分析,实现隐式关系的社区发现已成为当前该领域的研究热点。针对目前轨迹数据挖掘时空消耗大、社交属性挖掘区分度... 详细信息

当前,智慧城市建设已经成为我国信息化、数字化发展的新趋势,如何充分利用智慧城市数据中台的相关信息进行社交属性挖掘分析,实现隐式关系的社区发现已成为当前该领域的研究热点。针对目前轨迹数据挖掘时空消耗大、社交属性挖掘区分度不明显、数据隐藏特征丢失的问题,提出一种改进的prefixspan和最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCSS)的社交属性挖掘方法。首先,在数据预处理阶段,采用国密算法SM4和AES对称加密算法实现对数据中台采集的轨迹数据表进行加密与脱敏,再通过SQL(Structured Query Language)脚本对脱敏后的样本数据做自适应分组合并和冗余清除,创建MRG＿MYISAM存储引擎绑定时间字段完成水平分表处理,压缩数据库规模;其次,面向疫情防控实际需求,依据处理后的外来用户轨迹数据的周期性特征,通过构建前缀投影数据库优化prefixspan,解决其频繁轨迹重复挖掘问题;然后,采用LCSS算法找到时间阈值内任意两条轨迹的公共点,并依据组成不同轨迹记录的场所码的归属社区热度加权计算轨迹相似度,形成描述外来用户节点关系图的点边集合;最后,采用GN(Girvan Newman)算法和FN(Fast Newman)算法实现社区发现,构建用户社区网络图。实验结果表明,在原始数据集上采用所提出的数据预处理方法使复杂查询语句的平均查询速度提升42.03%;在预处理过的数据集上改进后的prefixspan较传统prefixspan在同等频繁序列数量下平均运行时间减少52.71%;结合社区热度加权的LCSS算法应用在社区发现中得到的用户社区网络图更为细致准确;将所提出的方法应用在兴城智慧城市福禄行微信小程序采集的用户轨迹数据上构建用户社区网络,标准化互信息指数平均提升5.92%和2.30%,实现更加细粒度划分社区,符合不同归属的实际社交属性,为智慧城市外来用户社交属性挖掘提供算法支撑。本论文有图23幅,表14个,参考文献64篇。

关键词：社交属性最长公共子序列社区发现 prefixspan 轨迹挖掘

基于改进prefixspan的序列模式挖掘算法

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计算机应用 2011年第9期31卷 2405-2407页

作者：公伟刘培玉贾娴山东师范大学信息科学与工程学院济南250014 山东省分布式计算机软件新技术重点实验室济南250014

针对prefixspan算法构造投影数据库开销大的问题,提出一种基于改进prefixspan的序列模式挖掘算法SPMIP。该方法通过添加剪枝步和减少某些特定序列模式生成过程的扫描,来减少投影数据库的规模及扫描投影数据库的时间,提高算法效率,并最... 详细信息

针对prefixspan算法构造投影数据库开销大的问题,提出一种基于改进prefixspan的序列模式挖掘算法SPMIP。该方法通过添加剪枝步和减少某些特定序列模式生成过程的扫描,来减少投影数据库的规模及扫描投影数据库的时间,提高算法效率,并最终得到需要的序列模式。实验结果证明在获得序列模式不受影响情况下,SPMIP算法比prefixspan算法效率更高。

关键词： prefixspan 序列模式投影数据库剪枝扫描

基于prefixspan序列模式挖掘的改进算法

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西南科技大学学报 2016年第4期31卷 68-72页

作者：王斌黄晓芳袁平西南科技大学计算机学院四川绵阳621000

针对prefixspan算法在构建投影数据库时时间开销过多和随着支持度增加效率下降的问题,提出了一种基于prefixspan算法的改进算法AP(AprioriAll-Prefix Span),该算法可以减少构建投影数据库的时间开销和降低支持度增加对算法效率的影响。... 详细信息

针对prefixspan算法在构建投影数据库时时间开销过多和随着支持度增加效率下降的问题,提出了一种基于prefixspan算法的改进算法AP(AprioriAll-Prefix Span),该算法可以减少构建投影数据库的时间开销和降低支持度增加对算法效率的影响。改进思想是在第一次划分生成投影数据库时,按投影数据库中项集的个数从小到大排序,在第二次划分的时候,从已挖掘序列模式中直接生成所需序列模式,从而减少数据库的构建。实验结果显示AP算法效率高于prefixspan算法。

关键词： prefixspan 序列模式投影数据库生成序列二次划分

基于prefixspan思想的增量时序模式挖掘算法

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湖南第一师范学报 2007年第2期7卷 158-160页

作者：熊学栋肖建华湘潭大学信息工程学院湖南湘潭411105 湖南省第一师范学校信息技术系湖南长沙410002

基于prefixspan思想的序列模式增量挖掘算法,对更新数据库的频繁模式分三类进行挖掘,利用了原频繁模式基的信息,对局部新增数据进行挖掘,只在候选集的处理中对更新数据库扫描一次。实验表明,该方法与直接用prefixspan算法对更新数据库... 详细信息

基于prefixspan思想的序列模式增量挖掘算法,对更新数据库的频繁模式分三类进行挖掘,利用了原频繁模式基的信息,对局部新增数据进行挖掘,只在候选集的处理中对更新数据库扫描一次。实验表明,该方法与直接用prefixspan算法对更新数据库挖掘相比,性能上有较大的提高。

关键词：增量挖掘 prefixspan 投影数据序列模式

基于改进的prefixspan算法的中文文本新词提取方法研究

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电脑知识与技术 2018年第3Z期14卷 160-163页

作者：李博涵蔡永香邓舒颖王督长江大学地球科学学院湖北武汉430100

该文尝试将序列模式挖掘算法prefixspan应用于中文文本新词提取中,针对prefixspan算法挖掘出的序列模式不连续、挖掘出的序列模式项相互间存在包含关系等问题,对算法进行改进,采用语义特征与统计相结合的方法,实现了从中文语料中有效提... 详细信息

该文尝试将序列模式挖掘算法prefixspan应用于中文文本新词提取中,针对prefixspan算法挖掘出的序列模式不连续、挖掘出的序列模式项相互间存在包含关系等问题,对算法进行改进,采用语义特征与统计相结合的方法,实现了从中文语料中有效提取新词。实验结果表明,该方法对于专业领域新词的识别具有较高的准确性。

关键词： prefixspan 序列模式挖掘新词提取投影数据库新词发现

基于prefixspan和TF‐IDF的频繁故障序列挖掘

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基于PrefixSpan和TF‐IDF的频繁故障序列挖掘

第六届中国风电后市场交流合作大会

作者：邹安康孙启涛银磊明阳智慧能源集团股份公司

本论文以所有风电场的风力发电机组的历史故障数据为研究对象,通过对过去所有的历史数据进行数据处理后,采用prefixspan算法挖掘各个风场的频繁故障序列,并用TF-IDF算法对挖掘出的故障序列计算其单机级重要度和风场级重要度,不仅可以过... 详细信息

本论文以所有风电场的风力发电机组的历史故障数据为研究对象,通过对过去所有的历史数据进行数据处理后,采用prefixspan算法挖掘各个风场的频繁故障序列,并用TF-IDF算法对挖掘出的故障序列计算其单机级重要度和风场级重要度,不仅可以过滤去除次要冗余信息,提炼出有效主导报警故障,大大减少了报警量,还可以挖掘不同部件的关联性,起到提前预防的作用,对风场的运维决策起到了极大的参考作用。

关键词： TF-IDF prefixspan 频繁故障序列

来源： cnki会议评论

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校园网用户的社交属性挖掘方法研究

校园网用户的社交属性挖掘方法研究

作者：方圆辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

以无线网络为基础的智慧校园建设已成为高校信息化的主流,如何充分利用校园用户的网络数据进行社交属性挖掘分析,实现隐式潜在关系的社区发现已成为当前该领域的研究热点。针对校园网用户社交属性挖掘的核心关键技术问题,提出一种改进的... 详细信息

以无线网络为基础的智慧校园建设已成为高校信息化的主流,如何充分利用校园用户的网络数据进行社交属性挖掘分析,实现隐式潜在关系的社区发现已成为当前该领域的研究热点。针对校园网用户社交属性挖掘的核心关键技术问题,提出一种改进的Prefix Span和最长公共子序列(Longest Common Subsequence,LCSS)的校园网用户社交属性挖掘方法。首先,在数据预处理阶段采用自适应调整的分组合并方法,清洗校园无线网络被动采集方式导致的大量冗余数据,压缩数据库规模;其次,依据校园网用户轨迹数据的周期性特征,通过构建前缀投影数据库优化Prefix Span,解决其频繁轨迹重复挖掘问题;然后,采用LCSS算法找到时间阈值内任意两条轨迹的公共点,并依据不同AP(Access Point)接入点的位置热度加权计算轨迹相似度,形成描述校园用户节点关系图的边集合;最后,采用GN(Girvan Newman)算法和FN(Fast Newman)算法实现社区发现。公开数据集实验测试结果表明,所提出方法较改进前的频繁数据集数据冗余降低,时间复杂度减少一个量级,GN和FN算法模块度平均提升1.07%和0.98%。校园网实际数据集实验测试结果表明,所提出方法的标准化互信息指数平均提升5.92%和2.30%,更加细粒度划分社区,符合班级、学院、社团等不同归属的实际社交属性,为智慧校园的校园网用户社交属性挖掘提供算法支撑。本论文有图30幅,表15个,参考文献63篇。

关键词：校园网络社交属性 prefixspan 最长公共子序列社区发现

移动计算中基于prefixspan算法的用户移动模式挖掘

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移动计算中基于PrefixSpan算法的用户移动模式挖掘

第二十一届中国数据库学术会议

作者：薛丹李德敏裴仁林东华大学信息技术学院

1引言随着移动通信技术和计算机技术的发展,人们开始使用各种移动设备,要求能在任何时候、任何地点访问任何所需数据,未来的绝大部分移动计算机都将配备以无线网络为主的移动联网设备,以支持移动用户访问网络中数据的需要。这将是一种... 详细信息

1引言随着移动通信技术和计算机技术的发展,人们开始使用各种移动设备,要求能在任何时候、任何地点访问任何所需数据,未来的绝大部分移动计算机都将配备以无线网络为主的移动联网设备,以支持移动用户访问网络中数据的需要。这将是一种更加灵活、复杂的分布计算环境,人们称之为移动计算(Mobile Computing)。在移动环境中,挖掘移动用

关键词： Moving sequences prefixspan Mobility pattern

来源： cnki会议评论

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基于序列模式的科技文献中知识元抽取研究

情报理论与实践 2020年第11期43卷 144-149页

作者：石义金王忠义沈雪莹郑鑫华中师范大学信息管理学院湖北武汉430079

为提高科技文献中各类型知识元抽取的效率,提出一种基于序列模式的科技文献知识元抽取模型。该方法首先在各类型知识元描述规则的基础上,对知识元语句进行依存句法分析,生成融入语义的知识元序列模式;其次,基于知识元序列模式,通过模式... 详细信息

为提高科技文献中各类型知识元抽取的效率,提出一种基于序列模式的科技文献知识元抽取模型。该方法首先在各类型知识元描述规则的基础上,对知识元语句进行依存句法分析,生成融入语义的知识元序列模式;其次,基于知识元序列模式,通过模式匹配算法实现各类型知识元的抽取;最后,基于prefixspan算法,从抽取的知识元中挖掘出新的描述知识元的序列模式,以实现知识元序列模式的不断动态更新与扩展,进而依据知识元序列模式提高知识元的抽取效率。基于序列模式的科技文献中知识元的抽取方法,克服了基于规则匹配的语义局限,具有学科延展性,提高了知识元抽取的效率。

关键词：科技文献序列模式知识元知识元抽取依存句法 prefixspan