检索结果-内蒙古大学图书馆

云南民族大学学报（自然科学版） 2022年第1期31卷 94-102页

作者：胡冰冰芦俊丽郑承宇云南民族大学数学与计算机科学学院云南昆明650500

prefixspan算法是目前比较经典且较为高效的挖掘频繁序列模式的算法,而应用在旅游热门路线的搜索上,仍存在着连续性不足的问题.为了改善该算法的连续性,从改变频繁序列模式的生成过程方面对算法进行了改进优化.实验结果表明,改进的Prefi... 详细信息

prefixspan算法是目前比较经典且较为高效的挖掘频繁序列模式的算法,而应用在旅游热门路线的搜索上,仍存在着连续性不足的问题.为了改善该算法的连续性,从改变频繁序列模式的生成过程方面对算法进行了改进优化.实验结果表明,改进的prefixspan算法在旅游热门路线的搜索上具有更好的连续性,且比原算法效率更高,更适用于旅游热门路线的搜索.

关键词： prefixspan算法旅游路线推荐数据挖掘频繁序列模式

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种改进的prefixspan算法及其在Web用户行为模式挖掘中的应用

引用

计算机科学 2016年第1期43卷 25-29页

作者：姬浩博王俊红山西大学计算机与信息技术学院太原030006 山西大学计算机智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

序列模式挖掘是从序列数据库中挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式。针对prefixspan算法构造投影数据库时开销巨大、扫描效率不高的问题,通过以序列扩展代替项集进行扩展、放弃挖掘序列数小于阈值min_support的投影数据库以及直接... 详细信息

序列模式挖掘是从序列数据库中挖掘相对时间或其他模式出现频率高的模式。针对prefixspan算法构造投影数据库时开销巨大、扫描效率不高的问题,通过以序列扩展代替项集进行扩展、放弃挖掘序列数小于阈值min_support的投影数据库以及直接递归局部频繁项等方式进行改进,并将改进方法应用于Web用户行为模式挖掘中,对日志记录中的规律进行分析和研究。实验分析表明,相比prefixspan算法,该改进算法在算法效率方面有一定的提高。

关键词：序列模式挖掘 Web日志挖掘 prefixspan算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于prefixspan算法的Web模式挖掘方法研究

基于PrefixSpan算法的Web模式挖掘方法研究

引用

作者：姬浩博山西大学

学位级别：硕士

随着Internet的迅速发展,大数据时代已悄无声息地到来,数据的规模较之过去已呈现出井喷式的增长态势,同时数据结构亦愈发复杂多变。在这样的情势下,由于传统的数据分析方法在时间复杂度和空间复杂度方面的消耗往往较高,直接导致了其在... 详细信息

随着Internet的迅速发展,大数据时代已悄无声息地到来,数据的规模较之过去已呈现出井喷式的增长态势,同时数据结构亦愈发复杂多变。在这样的情势下,由于传统的数据分析方法在时间复杂度和空间复杂度方面的消耗往往较高,直接导致了其在应对大规模数据挖掘规律时捉襟见肘。本文旨在将现有的序列模式挖掘算法prefixspan算法进行改进并应用于Web用户行为模式挖掘和序列模式挖掘中。本文研究内容如下:（1）对现有的序列模式挖掘算法进行比较分析。传统的prefixspan算法仍然需要花费大量的时间与空间来完成构建和扫描投影数据库的过程,以至于严重地影响了算法的执行效率。同时对Web序列模式中用户在实际浏览和访问过程中所体现的规律性和喜好程度进行分析。（2）提出了IPWRPIS算法,相比于传统的prefixspan算法,以序列代替项集进行扩展、放弃挖掘序列数小于阈值minSupport的投影数据库以及直接递归局部频繁项等方式为主要思想进行,并将其应用于Web用户行为模式挖掘中。实验结果表明,改进的算法不仅比prefixspan算法效率具有了一定的提高,还可以有效地获取用户访问Web页面的行为模式信息,对日志记录中的规律进行分析和研究。（3）提出了IPPSIFO算法,该算法以降低投影数据库的生成规模和削减扫描用时为基本思想,首先在投影数据库的序列生成过程中增加筛选修剪操作对非频繁项直接舍弃,其次在具体的投影处理过程中采用按序隔层的投影方式进行,从而实现优化算法运算效果的结果,并应用于Web序列模式挖掘中,算法效率有了显著提升。综上,本文针对prefixspan算法进行改进并分别应用于Web用户行为模式挖掘和Web序列模式挖掘之中,经过实验对比,改进的算法均优于经典prefixspan算法性能。然而序列模式的挖掘工作仍然面临着许多新的挑战,如何将本文的工作应用于更加广泛的实际应用中,还需进一步探索。

关键词：数据挖掘 prefixspan算法序列模式挖掘 Web日志挖掘

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进prefixspan的行为轨迹数据挖掘算法

引用

辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2023年第4期42卷 506-512页

作者：陈万志赵帅方圆王天元辽宁工程技术大学软件学院辽宁葫芦岛125105 国网辽宁省电力有限公司营口供电公司辽宁营口115002

针对用户行为轨迹数据挖掘prefixspan算法构造投影数据库过程中重复扫描而造成时空开销过大的问题,提出一种改进的序列模式挖掘算法TDM-prefixspan(trajectory data mining based on prefixspan algorithm)。依据时间序列分布特征,采用... 详细信息

针对用户行为轨迹数据挖掘prefixspan算法构造投影数据库过程中重复扫描而造成时空开销过大的问题,提出一种改进的序列模式挖掘算法TDM-prefixspan(trajectory data mining based on prefixspan algorithm)。依据时间序列分布特征,采用具有轨迹数据预处理的SMM(statistical mobility model)算法,通过分段合并和自适应调整方法去除异常数据,解决轨迹数据存在大量pingpong效应的问题。采用频繁项集逆序挖掘序列模式,通过已挖掘序列模式集迭代去除冗余项集得到待挖掘序列模式集,缩短扫描候选数据库时间。数据集测试结果表明:SMM算法预处理后,原始数据库数据规模减小;通过对比可知,TDM-prefixspan算法能够有效降低时间复杂度,提升挖掘效率。

关键词：轨迹模型 prefixspan算法 pingpong效应序列模式投影数据库

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于序列频繁模式并行挖掘算法的文本分类研究

基于序列频繁模式并行挖掘算法的文本分类研究

引用

作者：张圣杰江西财经大学

学位级别：硕士

序列模式挖掘属于数据挖掘领域的一个重要研究方向,目标为从序列数据中挖掘出频繁序列模式。然而,在处理大规模事务集时,传统的序列模式挖掘算法存在一些问题,例如频繁读取数据库、时间空间资源浪费等。为了解决这些问题,本文提出了一... 详细信息

序列模式挖掘属于数据挖掘领域的一个重要研究方向,目标为从序列数据中挖掘出频繁序列模式。然而,在处理大规模事务集时,传统的序列模式挖掘算法存在一些问题,例如频繁读取数据库、时间空间资源浪费等。为了解决这些问题,本文提出了一种改进的并行序列模式挖掘算法EPSPM(Enhanced Prefix Span Sequential Pattern Mining Algorithm)。EPSPM算法主要由三个过程组成:数据划分、支持度计数和候选集生成。在数据划分过程中,本算法将事务集分成多个块,在每个块内执行局部模式挖掘和块内剪枝操作,并在Spark分布式框架上实现动态负载均衡。在支持度计数过程中,本算法采用了一种基于并行Map Reduce框架的支持度计数方法,以减少数据通信开销。在投影数据库生成过程中,EPSPM算法利用之前操作中Map Reduce的结果避免对所有模式进行投影,从而减少数据库的扫描次数。实验结果表明,EPSPM算法可以有效降低数据库扫描次数和通信开销,基于Spark分布式框架的EPSPM算法对比基于Hadoop的Prefix Span算法具有更好的性能,在同一数据集相同支持度阈值的情况下,EPSPM算法所用时间明显减少,平均降低了59%的运行时间。此外,本文将EPSPM算法应用于文本分类领域,提出了一种基于序列模式的文本分类算法。传统的文本分类方法通常使用单词、句子和段落等级别的特征进行分类,但是这些特征缺乏对文本中不同元素之间关系的考虑。本文方法可以从文本中提取具有时序关系的词汇组合,并充分考虑它们之间的时序关系。实验结果表明,对于体育、娱乐、家居、彩票、房产五个类别的文本,使用基于EPSPM的文本分类方法优于逻辑回归、KNN、支持向量机等机器学习分类方法,并且在不同数量的数据集上均有良好的分类效果。

关键词：序列模式文本分类 prefixspan算法 EPSPM算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

机电装备零部件多元感知异常模式时序依赖研究

引用

制造业自动化 2025年第5期47卷 167-173页

作者：张瑞海黄文培成都航空职业技术学院汽车工程学院四川成都610100 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031

针对机电装备零部件运行中感知变量异常传播的挑战,提出了一种多元感知变量异常模式的编码及捕获机制。首先构建了一个多元感知大数据处理平台,实现对各类感知变量异常模式的实时捕获;其次利用运行周期时间窗口,对捕获数据进行切割整合... 详细信息

针对机电装备零部件运行中感知变量异常传播的挑战,提出了一种多元感知变量异常模式的编码及捕获机制。首先构建了一个多元感知大数据处理平台,实现对各类感知变量异常模式的实时捕获;其次利用运行周期时间窗口,对捕获数据进行切割整合,建立了一个以运行周期为观测维度的时序数据库;最后采用prefixspan算法,通过生成长度为1的序列并构建投影数据库,进而在删除前序同类感知变量异常模式后,基于新数据库进行序列计数,得到局部2项频繁集,通过递归投影,获得多元频繁时序依赖项集。研究的方法为处理机电装备零部件运行中感知变量异常传播提供了新视角,对提升零部件运行的可靠性和效率具有显著意义。

关键词：机电装备零部件多元感知异常模式时序依赖 prefixspan算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进prefixspan的数据驱动报警泛滥分析方法

基于改进prefixspan的数据驱动报警泛滥分析方法

引用

作者：金成彦北京化工大学

学位级别：硕士

报警系统在流程工业中负责实时监控确保流程的安全运行。随着在传感器、计算机软件和通信技术等方面革新性新技术的出现,先进控制系统在现代工厂中得到了越来越广泛的应用,降低了报警设计与报警变量配置的操作成本。但与此同时,由于配... 详细信息

报警系统在流程工业中负责实时监控确保流程的安全运行。随着在传感器、计算机软件和通信技术等方面革新性新技术的出现,先进控制系统在现代工厂中得到了越来越广泛的应用,降低了报警设计与报警变量配置的操作成本。但与此同时,由于配置成本降低引发的报警变量数量的激增,增大了报警管理的难度,使得报警系统设计不当,导致报警泛滥的出现频率和强度大幅上升。报警泛滥时,操作人员缺少分析的时间无法对报警做出有效的反应,将引发或加重系统内的异常与故障,甚至导致重大灾难。本文提出了一种基于改进prefixspan的数据驱动报警泛滥分析方法,对报警泛滥问题进行了层次化地分析与解决。针对实际报警系统,完善报警泛滥分析框架。结合操作人员的响应时间改善单变量抖振报警处理环节。加入报警泛滥序列提取方式选择环节,视报警日志中数据选择不同方式提取报警泛滥序列,应对不同场景下的报警数据。针对报警泛滥模式提取,结合报警的时间信息对prefixspan算法进行支持短时间次序模糊的改进。既克服了序列比对方法由于存在聚类过程而出现的忽略次要模式的问题,又解决了传统prefixspan算法中次序信息与强关联变量之间的矛盾问题,实现了报警泛滥模式的有效挖掘。在TE过程中不同情况下,对本文所提出的报警泛滥分析方法进行了有效性检验。最终实验结果证明,本文提出的方法在显著地降低了报警数量的同时,提取到了更贴合实际的报警泛滥模式,分场景分层次得有效抑制了报警泛滥问题。

关键词：报警泛滥数据驱动序列模式挖掘 prefixspan算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

公共交通乘客个体活动链的日相似性研究

引用

交通运输系统工程与信息 2020年第6期20卷 178-183,204页

作者：林鹏飞翁剑成胡松荆云琪尹宝才北京工业大学交通工程北京市重点实验室北京100124

刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于prefixspan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频... 详细信息

刷卡数据为研究公共交通乘客长期出行规律提供了数据基础.利用北京市2018年4~5月的刷卡数据,通过提取乘客活动地,推断居住地位置和识别活动类型3个步骤构建乘客个体活动链;基于prefixspan算法提取普通卡、老年卡、学生卡乘客活动链的频繁序列模式,采用Levenshtein距离度量3类乘客活动链日维度的相似性.结果表明:每类用户中约70%乘客的频繁活动序列是对称模式;普通卡和学生卡用户的相似性高于老年卡用户,平均值分别为0.645、0.649和0.530;3类乘客的工作日与非工作日活动链具有明显差异,而工作日之间或非工作日之间具有较高相似性.本文有助于定量解析公共交通乘客的出行活动规律,为科学优化公共交通服务提供依据.

关键词：智能交通相似性序列挖掘公共交通乘客 prefixspan算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

船用柴油机关键件智能化CAPP系统关键技术研究

船用柴油机关键件智能化CAPP系统关键技术研究

引用

作者：陈文笛江苏科技大学

学位级别：硕士

在发展智能制造的大趋势下,针对某大型船用柴油机制造企业现有计算机辅助工艺规划系统存在的智能化程度不高、历史工艺数据复用率低、工艺设计效率低及无法满足智能制造需求等问题。结合企业实际情况,分析了其业务需求,设计了智能化工... 详细信息

在发展智能制造的大趋势下,针对某大型船用柴油机制造企业现有计算机辅助工艺规划系统存在的智能化程度不高、历史工艺数据复用率低、工艺设计效率低及无法满足智能制造需求等问题。结合企业实际情况,分析了其业务需求,设计了智能化工艺设计系统的总体方案,研究了智能化CAPP系统关键技术。构建结构化历史工艺数据库,并以此为基础,充分利用历史工艺数据,研究了加工特征识别技术、特征加工方案决策技术、工艺排序规则挖掘技术、工艺路线智能生成技术等核心技术。在原有系统的基础上,添加了上述技术功能模块,提升了系统的智能化程度,提高了工艺设计的效率。以柴油机关键件连杆为验证对象,验证了系统的有效性和可靠性。具体研究内容如下:(1)构建了智能化CAPP系统架构。结合企业实际的生产制造过程,进行需求分析,设计了系统总体框架以及各功能模块。(2)研究了基于卷积神经网络的加工特征识别技术。通过创建自定义加工特征数据集,导入卷积神经网络训练建模,获得最优的神经网络模型;基于MBD技术,快速精准地获取零件的待识别加工特征;将加工特征转化为三角网格数据,并给出了一种三角网格数据处理的算法,以实现将加工特征转化为神经网络模型所需的数据,完成特征识别。(3)研究了工艺路线智能生成技术。构建了结构化工艺信息数据库;从结构化工艺信息库中筛选获取大量的特征—加工方案数据,训练BP神经网络,用以决策特征加工方案;通过对结构化工艺数据库中同类型零件的工艺路线数据进行基于Prefix Span算法的排序规则挖掘,获取该类型零件的工艺排序规则,便于后续工艺排序的进行;将决策所得特征加工方案按工艺排序规则进行排序,并自动添加相关非机加工工序,生成完整工艺路线。(4)开发并验证了智能化CAPP原型系统。结合上述关键技术,开发了加工特征识别模块和工艺路线自动生成模块,将新模块与原系统模块进行有机融合,组成智能化系统。以关键件连杆为验证对象,对其进行三维工艺设计,验证了系统的有效性和可靠性。

关键词： CAPP 加工特征识别神经网络工艺路线生成 prefixspan算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

网络安全与数据挖掘的关键技术分析

引用

电子技术（上海） 2022年第8期51卷 224-225页

作者：王党利河北科技工程职业技术大学河北054035

阐述数据挖掘关键技术在网络安全中的应用,数据挖掘技术的实现、网络安全未知威胁检测、数据挖掘技术的实现、prefixspan算法的实现。

关键词：数据挖掘网络安全 prefixspan算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：