检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用与软件 2025年第3期42卷 244-252页

作者：张明明王鹏汪卫复旦大学软件学院上海200438 复旦大学计算机科学技术学院上海200438

时间序列的模式挖掘是数据挖掘领域的一项重要研究任务,旨在挖掘出序列中相似的且有意义的子序列片段。但对于多时间序列中的变长共有模式挖掘,现有的方法并不能高效地解决该问题。为此,提出一种高效的、可扩展的算法VCMD。该算法通过... 详细信息

时间序列的模式挖掘是数据挖掘领域的一项重要研究任务,旨在挖掘出序列中相似的且有意义的子序列片段。但对于多时间序列中的变长共有模式挖掘,现有的方法并不能高效地解决该问题。为此,提出一种高效的、可扩展的算法VCMD。该算法通过使用一种新型的下界剪枝方法并结合一种基于频繁项剪枝优化的策略加快了多时间序列中变长共有模式的挖掘速度。在多个真实数据集上的实验结果表明,VCMD与现有的方法相比在时间效率和下界性能上都得到了显著的提升。

关键词：时间序列模式挖掘变长共有模式下界剪枝

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动态网络模式挖掘方法及其应用

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软件学报 2013年第9期24卷 2042-2061页

作者：高琳杨建业覃桂敏西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071

静态复杂网络研究在揭示社会网络、信息网络和生物网络的形成和演化机制方面取得了重要成果,其方法和结果对系统生物学产生了重要影响.但现实世界中,很多网络是随时间发生变化的,即动态网络.以动态网络为对象,对动态网络的拓扑特性分析... 详细信息

静态复杂网络研究在揭示社会网络、信息网络和生物网络的形成和演化机制方面取得了重要成果,其方法和结果对系统生物学产生了重要影响.但现实世界中,很多网络是随时间发生变化的,即动态网络.以动态网络为对象,对动态网络的拓扑特性分析、动态网络相关的各种模式挖掘模型和方法进行了综述、比较和分析.特别地,将动态网络模式分析方法应用于生物网络和社会网络,分析了生物网络相关的动态功能模块和模式演化问题、科学家合作网络和社交网络的动态模式.最后指出了动态网络的模式挖掘方法及其在动态生物网络和社会网络研究中存在的问题和挑战,并对未来的研究方向进行了分析.

关键词：动态网络社会网络生物网络模式挖掘

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基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展

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电子学报 2018年第12期46卷 3029-3036页

作者：黄名选蒋曹清广西跨境电商智能信息处理重点实验室培育基地(广西财经学院) 广西南宁530003 广西财经学院信息与统计学院广西南宁530003

主题漂移和词不匹配是自然语言处理中一个难题,文本挖掘与信息检索的结合有助于解决该问题.鉴于此,本文提出一种基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展算法.该算法采用新的完全加权正负项集支持度和关联度计算方法以... 详细信息

主题漂移和词不匹配是自然语言处理中一个难题,文本挖掘与信息检索的结合有助于解决该问题.鉴于此,本文提出一种基于完全加权正负关联模式挖掘的越-英跨语言查询译后扩展算法.该算法采用新的完全加权正负项集支持度和关联度计算方法以及模式评价框架,对初检用户相关反馈文档集挖掘与原查询词相关的正负关联模式,从模式中提取扩展词实现跨语言查询译后扩展.与现有基于伪相关反馈、加权关联模式挖掘的跨语言扩展算法比较,本文算法能有效地减少查询主题漂移和词不匹配问题,提高跨语言信息检索性能;本文模式挖掘方法可用于推荐系统,提高其准确性.

关键词：自然语言处理信息检索文本挖掘模式挖掘查询扩展推荐系统

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一般间隙序列模式挖掘的关键词抽取

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电子学报 2019年第5期47卷 1121-1128页

作者：刘慧婷刘志中王利利吴信东安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230601 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601 合肥工业大学计算机与信息学院安徽合肥230601 School of Computing and Informatics University of Louisiana at Lafayette

本文提出了有监督的关键词抽取算法——KEING(Keyphrase Extraction using sequentIal patterns with oNe-off and General gaps condition)算法.首先,将每篇文档作为一个序列库,利用SPING(Sequential Patterns mIning with oNe-off and General gaps condition)算法获取词语之间的关系及其多种变化形式,并利用统计模式特征的方式描述候选关键词;然后,通过朴素贝叶斯分类算法对大量带标记的训练数据进行训练,构造分类器;最后利用分类器从测试文档中识别出关键词.通过实验验证了SPING算法的完备性以及KEING算法的有效性.

关键词：一般间隙模式挖掘关键词抽取机器学习

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面向卫星遥测数据流的最小稀有模式挖掘方法

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计算机学报 2019年第6期42卷 1351-1366页

作者：周忠玉皮德常南京航空航天大学计算机科学与技术学院

模式挖掘是应用于卫星智能监控服务中的一项重要技术.当前频繁模式挖掘的使用率要远远高于稀有模式挖掘,然而对于卫星遥测数据流来说,频繁模式挖掘在安全监测和故障预防等方面所取得的成效不如稀有模式挖掘.因为频繁模式挖掘无法从卫星... 详细信息

模式挖掘是应用于卫星智能监控服务中的一项重要技术.当前频繁模式挖掘的使用率要远远高于稀有模式挖掘,然而对于卫星遥测数据流来说,频繁模式挖掘在安全监测和故障预防等方面所取得的成效不如稀有模式挖掘.因为频繁模式挖掘无法从卫星的遥测数据中揭示卫星可能存在的潜在故障.卫星遥测是持续不断进行的,所以其数据流存在数据量大、传输速度快和数据重复性高的特点.如果采用一般的稀有模式挖掘方法来挖掘卫星数据流,尽管其速度比频繁模式挖掘快,但总体上仍然较慢,不能满足卫星实时监测的需要.针对上述问题,本文提出一种可快速找出卫星遥测数据流中隐藏信息的最小稀有模式挖掘方法,它具有如下优点:(1)无需卫星领域知识;(2)引用滑动窗口技术并将主观参数(窗口尺寸)客观化,使得算法能够实时地处理数据流;(3)通过仅挖掘最小稀有模式方式来提高算法的挖掘效率;(4)该算法使用双向遍历技术提高算法的运行速度.从某在轨卫星的遥测数据流中选取10个关键特征参数进行算法验证.实验结果表明,本文所提算法能有效地从卫星遥测数据流中挖掘出全部的最小稀有模式,并且其挖掘速度比现有的方法快.

关键词：最小稀有模式卫星遥测数据流自顶向下自底向上双向遍历模式挖掘数据挖掘

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基于FP-Tree模型的频繁轨迹模式挖掘方法

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电子科技大学学报 2016年第1期45卷 86-90,134页

作者：牛新征牛嘉郡苏大壮佘堃电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731 电子科技大学信息与软件学院成都611731

通过对经典频繁模式数据结构FP-tree的扩展与改进,提出了一种适用于处理轨迹数据的灵活高效的FP-tree轨迹挖掘方法(NFTM)。首先运用二维筛选和GPS格式过滤的方法对轨迹进行预处理,然后将有效数据经一次扫描后,生成按照真实轨迹顺序排列... 详细信息

通过对经典频繁模式数据结构FP-tree的扩展与改进,提出了一种适用于处理轨迹数据的灵活高效的FP-tree轨迹挖掘方法(NFTM)。首先运用二维筛选和GPS格式过滤的方法对轨迹进行预处理,然后将有效数据经一次扫描后,生成按照真实轨迹顺序排列且具备时空属性的改进型FP-tree,使用动态数组存储模式挖掘过程中得到的候选集,根据用户的输入针对性输出相应时间和频率范围的频繁轨迹。最后通过与GSP算法、Prefixspan算法的对比测试表明,该算法具有更短执行时间和更优性能。

关键词： FP-tree 频繁轨迹模式模式挖掘时空属性

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基于模式挖掘与匹配的移动轨迹预测方法

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吉林大学学报（工学版） 2008年第5期38卷 1125-1130页

作者：赵越刘衍珩余雪岗魏达单长伟赵洋吉林大学计算机科学与技术学院符号计算与知识工程教育部重点实验室长春130012 南京汽车集团有限公司汽车工程研究所南京210028 中国民航大学电子信息工程学院天津300300

分析了移动轨迹预测的已有方案及各方案存在的问题,提出了一种全新的移动设备位置预测方法,即基于模式挖掘与模式匹配的移动用户移动轨迹预测(Mpp)方法。在若干个实际WLAN用户的移动跟踪数据集上对Markov预测器和新预测器的预测精度进... 详细信息

分析了移动轨迹预测的已有方案及各方案存在的问题,提出了一种全新的移动设备位置预测方法,即基于模式挖掘与模式匹配的移动用户移动轨迹预测(Mpp)方法。在若干个实际WLAN用户的移动跟踪数据集上对Markov预测器和新预测器的预测精度进行了比较。实验结果表明:该方法能够达到比较理想的预测效果,与二阶Markov预测器的预测效果基本持平。同时,该方法能够实现增量挖掘,预测精度和可靠性有了进一步提高,具有较高的实用价值。

关键词：计算机系统结构移动轨迹预测模式挖掘增量挖掘模式匹配

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模式挖掘中的知识条纹表示过程研究

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自动化学报 2001年第1期27卷 31-38页

作者：庞韶宁李介谷杨杰上海交通大学图像处理与模式识别研究所上海200030

把二维图像矩阵放到一维空间来研究时 ,任何图像都将显示不同程度的条纹特性 ,它在模式挖掘研究中是一种重要的图像抽象属性表征量 .在一维圆周采样的基础上 ,利用三角分形的多分辨率分析模型 ,对条纹频率特性进行了分析 ,定义了描述图... 详细信息

把二维图像矩阵放到一维空间来研究时 ,任何图像都将显示不同程度的条纹特性 ,它在模式挖掘研究中是一种重要的图像抽象属性表征量 .在一维圆周采样的基础上 ,利用三角分形的多分辨率分析模型 ,对条纹频率特性进行了分析 ,定义了描述图像条纹特性的统计变量 .实验证明 ,条纹特性提取及量化对模式分类和图像知识挖掘都有普遍的意义 .

关键词：模式挖掘知识条纹表示图像识别迭代函数系统

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基于并行模式挖掘和路径匹配的用户位置预测

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东北大学学报（自然科学版） 2020年第6期41卷 767-770,777页

作者：许贤泽谭盛煌刘静施元武汉大学电子信息学院湖北武汉430072

为了提高移动用户位置预测的精度,提出了基于并行模式挖掘和路径匹配的移动用户位置预测方法,对传统的FP-GROWTH算法作了并行化处理,优化了节点负载分配方法,在Spark平台下挖掘用户移动频繁模式.改进了基于索引的路径相似度算法,提出基... 详细信息

为了提高移动用户位置预测的精度,提出了基于并行模式挖掘和路径匹配的移动用户位置预测方法,对传统的FP-GROWTH算法作了并行化处理,优化了节点负载分配方法,在Spark平台下挖掘用户移动频繁模式.改进了基于索引的路径相似度算法,提出基于路径最短距离的相斥度算法,提高了对轨迹数据缺失的适用性.在真实的用户轨迹数据集上实验表明,提出的基于轨迹相斥度预测方法相比马尔可夫模型和卡尔曼滤波模型拥有更高的预测精度,预测精确度平均提升7%左右.

关键词：位置预测 Spark FP-GROWTH 模式挖掘轨迹相斥度

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高铁大风预警模式挖掘

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国防科技大学学报 2020年第2期42卷 55-63页

作者：滕飞刘鉴竹祝锦烨勾红叶西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 西南交通大学土木工程学院四川成都610031

高铁大风预警的传统方法基于风速预测,当瞬时值高于限速阈值时触发报警,存在大量的误报警,不必要的限速控制影响了高铁行车效率。创新地提出了基于序列模式的预警方法,旨在挖掘报警事件前序数据中的频繁模式,找出报警事件的变化规律,通... 详细信息

高铁大风预警的传统方法基于风速预测,当瞬时值高于限速阈值时触发报警,存在大量的误报警,不必要的限速控制影响了高铁行车效率。创新地提出了基于序列模式的预警方法,旨在挖掘报警事件前序数据中的频繁模式,找出报警事件的变化规律,通过滤除与非预警序列共有的频繁模式,得到预警序列独有的序列特征,构建了预警模式库。经兰新高铁沿线的监测数据验证,该方法在提高预测准确率的基础上降低了漏报率,同时有效地减少了模式匹配所需的时间,为提前预警预留充分的时间窗口,更加符合实际应用的需求。

关键词：模式挖掘大风预警时间序列频繁序列 Spark

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