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申请/专利权人：数通十方(深圳)数字科技有限公司
申请日：2024-01-12
公开（公告）日：2024-05-10
公开（公告）号：CN118012926A
主分类号：G06F16/2458
分类号：G06F16/2458;G06F16/22;G06N7/02;G06F16/27;G06F16/215
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.28#实质审查的生效;2024.05.10#公开
摘要：本发明涉及数据挖掘技术领域，公开了基于数据库的双向数据挖掘方法，包括：获取高维时空数据，并利用该数据作为参考依据，实现等距离同步处理；构建多个待分析的高维时空数据集并扫描，记录每次数据出现的次数；循环数据集，按项头表的增加次序排列数据；在循环项头表中，查找经常模式树中的条目和条目的树叶节点，剔除重复节点数据，获得单独的树结构数据集作为具有关联性的集合；将所有单一路径的树状结构数据集输出，构成最终结果集作为模糊属性集，通过计算支持度以确定频繁项集作为高维时空数据的关联挖掘结果。本发明通过计算蕴涵度确定数据之间的支持度，结合改进DTW算法挖掘高维时空数据关联性，有效提高数据挖掘的完整性，减少误差。
主权项：1.一种基于数据库的双向数据挖掘方法，其特征在于，利用改进的DTW算法对高维时空数据进行离散，获得多个层次的模糊集合，并建立模糊数据库，采用改进DTW算法生成频繁项集，以此为依据挖掘高维时空数据关联性；所述方法具体包括：获取高维时空数据，并对所述高维时空数据利用该数据作为参考依据，采用改进DTW算法实现等距离同步处理，以实现数据预处理；构建多个待分析的高维时空数据集，并扫描所有的数据集，记录每次数据出现的次数，依据需求定义，判定时间和空间数据是否处于相同的维度，若存在，则将其记录于项头表中；循环数据集，删除不在项头表中的数据，并按项头表的增加次序排列数据；在循环项头表中，按递减次序的条目，查找经常模式树中的条目和条目的树叶节点，并剔除重复节点数据，获得一个单独的树结构数据集，此时的数据集为具有关联性的集合；将所有单一路径的树状结构数据集输出，构成最终结果集；将上一步骤的最终结果集作为模糊属性集，通过计算支持度以确定频繁项集，且该结果即为高维时空数据的关联挖掘结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 数通十方(深圳)数字科技有限公司 基于数据库的双向数据挖掘方法
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