申请/专利权人：广东工业大学

申请日：2024-03-13

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891857A

主分类号：G06F16/2458

分类号：G06F16/2458;G06F16/901;G06F17/16

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.03#实质审查的生效;2024.04.16#公开

摘要：本发明涉及信息检索技术领域，具体为基于大数据的数据挖掘方法及系统，包括以下步骤：分析原始数据集的时间戳，对数据进行分段，每段代表一个目标时间区间内的数据快照，识别多时间段内的关键特征和波动模式，生成时间分段特征集。本发明中，通过时间戳分析与滑动窗口技术的结合，提炼出多时间段内数据的关键特征和波动模式，进而构建动态关联规则集，显著增强了数据挖掘的动态跟踪能力和关联分析的精确度。基于拟合度比对预设阈值，判断是否具有潜在连接的判定逻辑，准确预测物品间的新关联或加强现有关联的可能性，通过精细化的社区结构分析和节点拟合度计算，提高了信息检索的相关性和准确性。

主权项：1.基于大数据的数据挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤：分析原始数据集的时间戳，对数据进行分段，每段代表一个目标时间区间内的数据快照，识别多时间段内的关键特征和波动模式，生成时间分段特征集；对所述时间分段特征集应用滑动窗口技术，调整窗口大小和步长，分析每个窗口内的数据变化，识别物品间的变动关系，挖掘所述变动关系随时间的演化，构建动态关联规则集；转换所述动态关联规则集为节点和边的集合，每个物品作为节点，关联规则作为边，使用节点间边的权重来表示关联强度，构建出反映物品间相互作用的物品关系图；在所述物品关系图上应用社区发现逻辑，根据节点的连接密度和模式，分组同类或关联的节点，揭示差异化物品群体间的内在关联性，得到物品社区结构；利用所述物品社区结构中的节点和边信息，对潜在的未来连接进行评估，分析社区内外的物品预估的新关联或加强现有关联的概率，获取预测关联强度结果；结合所述预测关联强度结果中的数据与动态关联规则集，分析物品关系随时间的发展趋势，评估关系的稳定性和变化速度，建立关系动态趋势分析。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东工业大学 基于大数据的数据挖掘方法及系统

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