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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李勇男
[目的/意义]时间序列模式挖掘可以识别不同暴恐案件中各种因素的时间序列关系,为反恐预警提供参考。[方法/过程]首先设定最小支持度阈值参数和最小反恐情报序列长度参数,对样本集进行常规数据预处理和合并同类项,统计频繁1-序列,然后不断迭代生成候选i-序列和筛选频繁i-序列的过程,直到达到终止条件为止,最后选取满足最小长度阈值的反恐情报序列。[结果/结论]该方法通过总结各种暴恐活动中较为频繁的时序关系,可以在反恐预警系统中设定触发警报的条件,预测部分恐怖袭击并提前处置。[局限]该方法只能发现这类有时序关系的信息,在实际反恐情报分析中,需要与其他方法整合才能覆盖更多的情报。
[期刊] 情报科学
[作者]
李勇男 梅建明
【目的/意义】利用数据挖掘技术在海量数据中快速、准确、有效的发现涉恐线索并及时处置是反恐工作的重要手段之一。【方法/过程】本文研究如何利用频繁模式树对涉恐基础数据进行挖掘,提取涉恐特征的频繁项集。首先通过对数据库中的涉恐人员信息进行涉恐特征计数排序并建立频繁模式树,然后在树结构中递归遍历发现满足最小支持度阈值的频繁项集。【结果/结论】文中的方法可以快速发现大量基础数据中的涉恐关联属性,有利于在系统中自动搜索重点涉恐人员,为反恐预警系统提供决策参考。通过与其他产生关联规则的方法结合使用,还可以发现暴恐活动中
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
李勇男
对海量涉恐数据进行挖掘分析处理可以发现大量的反恐情报信息,当这些情报信息体量非常大时,有必要进一步进行压缩。反恐情报的压缩模式挖掘需要修改经典方法中的先验知识产生方式、频繁项集产生方式以及特殊规则的筛选方式,适应反恐情报分析的需求及特点。该方法对反恐情报中的大量情报线索进行压缩可以有效减少待处理的情报信息数据量,提高提取信息的准确性和针对性。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈春颖 熊拥军
针对图书馆读者借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于序列模式挖掘的读者借阅行为分析方法,其思想是通过将借阅事务转化为序列数据库,基于PrefixSpan算法来识别读者借阅行为序列模式。以某高校图书馆读者借阅事务数据为例,通过序列模式挖掘实验表明,此方法可有效获取读者借阅行为的时序规律,其结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
付沙
文章针对图书馆用户借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于矩阵方式的序列模式挖掘算法,以有效获取用户借阅行为时序关系的模式。采用某高校图书馆用户借阅事务数据,通过探讨和研究序列模式挖掘,将矩阵算法应用于图书馆用户行为模式的分析,从所得序列模式中获取服务启示以帮助改进和完善图书馆用户服务质量。通过一个实例分析验证了该方法的可行性和有效性,所得结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值,且为图书馆的信息管理与个性化服务工作提供了进一步的科学依据。
关键词：
数据挖掘 序列模式挖掘 借阅行为 矩阵
[期刊] 统计与决策
[作者]
贾湖 朱博
文章针对股票市场的时间序列数据进行了时间序列相似性度量方法的研究,比较了目前各种度量方法的特点,提出了针对共同模式的相似性度量的方法,并选取了若干支股票收盘价数据对该方法的特点进行了考量。
关键词：
时间序列 相似性度量 模式挖掘
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
杨建林 钱玲飞
文章提出年度作者关键词事务序列这一概念,并将其作为新的研究内容。阐述了基于年度作者关键词事务序列集进行序列模式挖掘的意义;给出挖掘的主要步骤,其中包括将作者关键词泛化为能够代表某个研究方向的上位词的预处理过程;以中国情报学领域为例,利用CSSCI收录的1998—2011年度的来源文献数据进行实证研究,挖掘学术个体切换研究方向的序列模式;从情报学学科角度对挖掘结果进行解释,并对提出的方法进行总结。
关键词：
研究方向 关键词 数据挖掘
[期刊] 统计与决策
[作者]
张启徽
针对关联规则挖掘中Apriori算法在生成频繁项集时的不足,文章在对原始数据集预处理的基础上,提出了进一步修剪频繁项集修剪优化策略,减少了频繁项集的数目,提高了连接速度;另外通过增加项数统计字段和对不再使用的子项在数据库中标记或删除等方法使数据库数据规模不断减少,从而缩小搜索范围,提高扫描速度。
关键词：
数据挖掘 关联规则 频繁项集 改进算法
[期刊] 特区经济
[作者]
李晓龙 冯俊文
数据挖掘领域中,关联规则挖掘是研究的核心内容,其能够在大量数据中发现某种潜在的规律,从而辅助决策者实现决策。但是,频繁项集挖掘属于关联规则挖掘中最消耗时间的部分,挖掘速度对关联规则挖掘造成了影响,并且也对数据挖掘的效率造成了影响。另外,多核硬件技术在不断发展的过程中,多核处理器也在不断的普及,以此有效促进了多和并行软件技术的发展。所以,设计关联规则频繁项集挖掘算法具有重要的意义。本文深入研究了数据挖掘技术的算法,并且使用Prolog语言进行了实现,试图使用逻辑推理方法对数据挖掘过程中的问题进行有效解决。
关键词：
关联规则 频繁项集 挖掘算法
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
郭璇 吴文辉 肖治庭 袁宏国
[目的/意义]反恐情报工作通常依赖于情报人员的智力和经验,但大数据时代对海量数据的处理仅仅依靠人力显然是不够的。为了提高反恐情报信息工作效率,从而全面提升反恐情报预警能力,迫切需要自动化智能化的情报处理技术来减轻情报人员的工作量。[方法/过程]利用人工智能领域最新成果深度学习技术对公开来源信息进行反恐情报挖掘和分类,并采用深度学习词向量工具Word2vec对大量开源中文语料库进行深度训练。[结果/结论]实验结果证明深度学习算法在反恐情报的挖掘分类精度上要优于传统情报分类算法;通过Word2vec计算相似词
关键词：
反恐情报 预警分析 词向量 信息挖掘
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈亮 张志强 尚玮姣
本文以专利中的技术术语作为事务、以术语中的词汇作为项,通过闭频繁项集挖掘方法,对专利文献中的技术术语的结构变化情况进行时序分析,以从新的角度来研究技术演化趋势,之后以硬盘驱动器磁头技术为例进行实证分析,实证结果表明,该方法能够对技术演化过程中所产生的技术变化进行有效识别。
[期刊] 物流技术
[作者]
黄金晶 叶施仁 何福男
将MapReduce运用于关联规则挖掘算法中,提出了一种改进的频繁项集挖掘算法。该算法以并行的方式工作,并且改变了频繁项集挖掘的次序,从包含项数最多的频繁项集开始挖掘,直到得到用户希望的频繁项集终止,为用户提供了交互性,与经典的关联规则挖掘算法Apriori相比,运行效率有大幅度的提高。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
朱付保 白庆春 汤萌萌 朱颢东
针对传统数据流频繁项集计算中效率低、内存消耗大等问题,本文采用并行计算的思想设计了一种基于MapReduce的数据流频繁项集挖掘算法,首先,对进行数据分块压缩和传输,其次,将数据频繁项的计算分布在负载均衡的数据节点,可以有效保证数据的执行效率.最后通过一次调度处理合并各个节点产生的频繁项集并进行合并.理论分析和实验对比结果均表明,该算法对于并行处理数据流频繁项集的统计问题是有效可行的.
[期刊] 华北农学报
[作者]
张曼 羊杏平 徐锦华 刘广 姚协丰 李苹芳
为明确西瓜防御素基因(ClPDF)的结构和功能,采用生物信息学方法对西瓜防御素基因进行了详细的全基因组挖掘和序列分析。结果表明,从西瓜基因组中共获得7个防御素基因,ClPDFs基因编码的氨基酸序列都含有高度保守的8个半胱氨酸、1个甘氨酸、1个丝氨酸和1个芳香族氨基酸残基。分析发现,ClPDFs基因在理化性质上有一定的差异。系统进化分析说明,ClPDFs与拟南芥PDF2基因家族聚为一类。二级结构预测结果说明,所有ClPDFs序列均以不规则卷曲为主要组成元件,在延伸链和α-螺旋组成上存在差异。信号肽和跨膜结构预测结果相似,仅有1条序列无信号肽,1条序列有跨膜区,而其他序列都含有信号肽、无跨膜区。证...
关键词：
西瓜 防御素 基因进化 生物信息学
[期刊] 统计与决策
[作者]
敖孟飞 石鸿雁
文章针对频繁项集挖掘中传统串行Eclat算法面对海量数据时挖掘效率不高的问题，提出一种海量数据下的并行频繁项集挖掘算法，即I-SPEclat算法。首先，对Eclat算法存在的缺陷进行改进，引入图的邻接矩阵作为数据的存储结构，避免了大量的交集运算；其次，利用先验性质对候选项集进行预剪枝和后剪枝，减少无用候选项集的数量，节约存储空间；再次，根据项集的前缀对数据进行划分，平衡每个计算节点的工作负载；最后，将改进的Eclat算法在Spark分布式计算框架上实现并行化。实验结果表明，I-SPEclat算法较已有的改进Eclat算法在时间消耗和内存消耗方面均有减少，且面对不同规模的数据集也有着良好的扩展性。
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