申请/专利权人：电信科学技术第十研究所有限公司

申请日：2024-01-29

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117891819A

主分类号：G06F16/22

分类号：G06F16/22;G06F16/245;G06F16/28;G06F18/22;G06F18/23213

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：本发明公开了一种集合聚集k‑means法的数据库实现方法，首先计算集合之间的距离；然后将业务表和距离表同步到Oracle数据库，通过plsql编程来完成聚集，并与业务表关联得到最终结果。本发明方法能使得用户能够从大量繁杂的、无规律的数据中得到有规律的事实、知识，能够迅速聚焦目标，极大地提升了用户的工效。

主权项：1.一种集合聚集k-means法的数据库实现方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：计算集合之间的距离；集合是由元素组成的，元素不能重复；用A表示集合，A的基数用|A|表示，|A|的含义在离散集合的情形下，是元素的个数，在一维连续集合的情形下，|A|是区间长度，对于时间区间来说，就是时长；集合A、B的交集，用AnB表示，是属于A且属于B的元素组成的集合；集合A、B的并集，用AuB表示，是属于A或属于B的元素组成的集合；A与B之间的相似性，用Jaccard相似性度量：j_simA,B＝|AnB||AuB|就是A与B的交集的基数除以A与B的并集的基数，j_simA,B值在0与1之间；如果A、B完全相同，那么|AnB|＝|AuB|，j_simA,B＝1，即：A、B完全相同，相似性为1，1就是完全相同；如果A、B没有相同元素，那么|AnB|＝0，j_simA,B＝0，即：A、B完全不同，相似性为0，0就是完全不同；j_simA,B越靠近1，表明A、B越相似；j_simA,B越靠近0，表明A、B越不同；即A、B越相似，距离越小；A、B越不同，距离越大；A与B之间的距离定义如下：j_distA,B＝1-j_simA,B即：距离就是相似性对于1的补数；步骤2：将业务表和距离表同步到Oracle数据库，通过plsql编程来完成聚集，并与业务表关联得到最终结果；将两两实体Entity在特征Feature下的集合属性Set的距离同步到oracle，通过数据库的编程性，利用k-means的编程，完成聚合；表tab_cm_k_means03存聚类的每一步结果；表tab_cm_k_means_b、tab_cm_k_means_c、tab_cm_k_means_d存储中间的结果，将中间结果更新到tab_cm_k_means03中；表tab_cm_sets_distance存储每两个样本之间的距离；步骤2-1：表tab_cm_k_means03初始质心选择；步骤2-2：将样本划归为不同的簇，存到临时表tab_cm_k_means_b中；将其他非质心样本距离每个簇质心的距离，查询tab_cm_sets_distance表，按最近距离将其划归为那个簇；步骤2-3：表tab_cm_k_means03样本所属簇的更新；将tab_cm_k_means_b信息更新到tab_cm_k_means03；步骤2-4：重新选择每一簇的质心，存到临时表tab_cm_k_means_c中；在每个簇内，根据样本距离同一簇内其他样本距离的平方和的最小值，重新选择每一簇的质心；步骤2-5：计算前后两次质心的距离及簇内代价函数，存到临时表tab_cm_k_means_d中；步骤2-6：经过计算后对表tab_cm_k_means03质心置换，非随机选取；步骤2-7：将样本划归为不同的簇，存到临时表tab_cm_k_means_b中；将其他非质心样本距离每个簇质心的距离，查询tab_cm_sets_distance表，按最近距离将其划归为那个簇；步骤2-8：表tab_cm_k_means03样本所属簇的更新；将tab_cm_k_means_b信息更新到tab_cm_k_means03；步骤2-9：重新选择每一簇的质心，存到临时表tab_cm_k_means_c中；在每个簇内，根据样本距离同一簇内其他样本距离的平方和的最小值，重新选择每一簇的质心；步骤2-10：计算前后两次质心的距离及代价函数，存到临时表tab_cm_k_means_d中；步骤2-11：判断前后质心没发生变化或后次代价函数不小于前次代价函数，在步骤2-8得到的tab_cm_k_means03即为最终结果；否则重复步骤2-5到步骤2-10。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 电信科学技术第十研究所有限公司 一种集合聚集k-means法的数据库实现方法

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