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[发明专利]保序序列规则挖掘方法-CN202110306575.6在审
发明人：武优西;赵晓倩;李艳;马鹏飞;耿萌;谢婷萱;杨克帅 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-06-04 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明为保序序列规则挖掘方法，该挖掘方法包括以下内容：获得对应时间序列的所有频繁保序序列模式，构成频繁保序序列模式集合，设定最小置信度阈值minconf，计算频繁保序序列模式y的前缀子模式x，若前缀子模式的相对顺序为频繁保序序列模式，则得到保序序列规则x＝y，迭代上述过程，得到所有的保序序列规则；根据conf(x＝y)＝sup(y)/sup(x)计算x＝y的置信度，最终将置信度≥设定的最小置信度阈值minconf的保序序列规则加入到规则集合R中，小于minconf的保序序列规则称为强保序序列规则，挖掘所有的强保序序列规则称为保序序列规则挖掘。本发明实现了高效的频繁保序序列模式挖掘，之后在对频繁保序序列模式进行保序序列规则挖掘，寻找模式之间隐含的关系。
序列规则挖掘方法

[发明专利]保序序列规则挖掘方法-CN202210294476.5在审
发明人：武优西;赵晓倩;李艳;马鹏飞;耿萌;谢婷萱;杨克帅 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-06-14 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明为保序序列规则挖掘方法，该挖掘方法包括以下内容：获得对应时间序列的所有频繁保序序列模式，构成频繁保序序列模式集合，设定最小置信度阈值minconf，计算频繁保序序列模式y的前缀子模式x，若前缀子模式的相对顺序为频繁保序序列模式，则得到保序序列规则x＝y，迭代上述过程，得到所有的保序序列规则；根据conf(x＝y)＝sup(y)/sup(x)计算x＝y的置信度，最终将置信度≥设定的最小置信度阈值minconf的保序序列规则加入到规则集合R中，小于minconf的保序序列规则称为强保序序列规则，挖掘所有的强保序序列规则称为保序序列规则挖掘。本发明实现了高效的频繁保序序列模式挖掘，之后在对频繁保序序列模式进行保序序列规则挖掘，寻找模式之间隐含的关系。
序列规则挖掘方法

[发明专利]基于加权正负序列模式的数据分析方法及系统-CN201811160018.2有效
发明人：姜合;王东远;潘品臣;吕奕锟 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2018-09-30 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明公开了基于加权正负序列模式的数据分析方法及系统，属于计算机数据挖掘领域，解决的问题是如何提供一种挖掘过程简单、耗时短，且能够实现项集根据其重要程度分配权值的数据分析方法。其方法包括以加权支持度大于设定的最小支持度为条件，基于GSP算法中的连接操作和剪枝操作挖掘加权频繁正序列模式；基于加权频繁正序列模式中的1‑length正序列模式，生成相应的负序列种子集，并通过连接生成候选负序列模式；以加权支持度大于设定的最小支持度为剪枝条件，挖掘加权频繁负序列模式。该系统包括正序列挖掘模块、候选负序列挖掘模块和负序列挖掘模块。
基于加权正负序列模式数据分析方法系统

[发明专利]近似保序序列模式挖掘方法-CN202110306560.X在审
发明人：武优西;刘锦;耿萌;孟玉飞;王珍;杨鸿茜;杨仕琦 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-05-11 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明为近似保序序列模式挖掘方法，当前的保序序列模式挖掘只挖掘时间序列中满足支持度阈值的相对顺序完全相同(最精确)的子序列，但只挖掘最精确的保序模式往往会遗漏一些重要信息。本发明挖掘方法，既能挖掘最精确的保序模式，也能根据输入参数值的不同挖掘出近似程度不同的保序模式。可以挖掘出更多有意义的保序模式，适应更多的应用领域，更好地帮助人们进行分析和预测。在候选模式生成方面，本方法采用了基于前后缀拼接的模式融合策略，减少了无意义候选模式的数量。在模式支持度计算方面，本方法在频繁模式出现位置的左右获取候选序列，避免了重复扫描数据库，大大减少了模式匹配次数，挖掘性能有了显著提升。
近似序列模式挖掘方法

[发明专利]近似保序序列模式挖掘方法-CN202210295950.6在审
发明人：武优西;刘锦;耿萌;孟玉飞;王珍;杨鸿茜;杨仕琦 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2022-03-23 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：本发明为近似保序序列模式挖掘方法，当前的保序序列模式挖掘只挖掘时间序列中满足支持度阈值的相对顺序完全相同(最精确)的子序列，但只挖掘最精确的保序模式往往会遗漏一些重要信息。本发明挖掘方法，既能挖掘最精确的保序模式，也能根据输入参数值的不同挖掘出近似程度不同的保序模式。可以挖掘出更多有意义的保序模式，适应更多的应用领域，更好地帮助人们进行分析和预测。在候选模式生成方面，本方法采用了基于前后缀拼接的模式融合策略，减少了无意义候选模式的数量。在模式支持度计算方面，本方法在频繁模式出现位置的左右获取候选序列，避免了重复扫描数据库，大大减少了模式匹配次数，挖掘性能有了显著提升。
近似序列模式挖掘方法

[发明专利]一种时空序列异常模式挖掘方法及装置-CN202210730876.6在审
发明人：王玲;周南 -专利权人：北京科技大学
申请日： 2022-06-24 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06F16/909 文献下载
摘要：本发明提出一种时空序列异常模式挖掘方法及装置，涉及异常模式挖掘及时空协同技术领域。确定所有空间位置的异常子序列集合；确定异常子序列之间的空间直接近邻关系与时间相交关系，确定时空协同异常事件的空间范围和持续时间；根据确定的空间范围和持续时间得到时空协同异常事件的自适应近邻值，通过所述自适应近邻值聚类时空协同异常事件，确定最终的时空异常模式，完成时空序列异常模式挖掘。针对时空序列数据的异常模式挖掘问题，提出了基于时空协同异常事件的时空序列异常模式挖掘算法，利用空间直接近邻的概念挖掘时空协同异常模式，通过一个时空协同异常事件度量，确定各事件密度，实现时空序列数据的异常模式挖掘
一种时空序列异常模式挖掘方法装置

[发明专利]重复负序列模式在客户购买行为分析中的应用-CN201510025944.9有效
发明人：董祥军;宫永顺 -专利权人：齐鲁工业大学
申请日： 2015-01-19 - 公布日： 2018-02-23 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：一种重复负序列模式在客户购买行为分析中的应用，提出一个名为e‑RNSP的高效算法来挖掘重复负序列模式，所述算法的主要思想是首先通过RptGSP算法挖掘得到重复正序列模式，并且将挖掘出来的重复正序列模式以及包含它们的数据序列中的重复次数对应保存下来，然后用和e‑NSP相同的方法生成负序列候选模式，最后通过公式来计算负序列侯选模式的重复支持度，而无需多次扫描数据库。所述e‑RNSP是第一个重复负序列模式挖掘算法，通过该算法挖掘得到的重复负序列模式可以更全面的分析客户购买行为，使得售货方能够根据当前的商品销售情况来预测以后的商品销售。
重复序列模式客户购买行为分析中的应用

[发明专利]基于移动交易序列模式的用户行为模式增益挖掘方法-CN201510036301.4有效
发明人：邓立国;李文;周传生;杨姝;王剑辉 -专利权人：沈阳师范大学
申请日： 2015-01-26 - 公布日： 2018-02-13 - 主分类号： G06Q30/02 文献下载
摘要：基于移动交易序列模式的用户行为模式增益挖掘，首先是基于增益模式集成移动模式挖掘高增益移动行为序列模式，其次是依赖频次模式挖掘解决不同类型商务模式的顾客行为序列模式，然后是在各种复杂环境下验证评价算法的执行效率通过高增益模式与动态行为路径的集成探索出高效益的移动序列模式处理。本发明提出基于移动商务行为特征数据信息构造树算法，挖掘移动商务行为数据的品类特征信息，在同类算法结果比较中具有能较高水准地表达发掘移动序列行为模式。
基于移动交易序列模式用户行为增益挖掘方法

[发明专利]一种对象学习行为模式的挖掘方法及装置-CN202110989581.6有效
发明人：张立山;李亭亭;刘丽丽;冯硕;赵爱茹;戴志诚 -专利权人：华中师范大学
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明提供了一种对象学习行为模式的挖掘方法及装置，属于挖掘学习行为模式的技术领域，方法包括：将对象行为按照对象执行动作的时间先后顺序排列，构建各个对象对应的行为序列，组成行为序列数据库；采用学习行为embedding对整个行为序列数据库中的行为进行向量化处理；对向量化处理后的行为进行聚类，将行为划分为不同类别；对不同的行为类别赋值不同的数字编码，构建各个对象对应的数字化行为序列；采用序列模式挖掘方法，从数字化行为序列数据库中挖掘频繁子序列；基于频繁子序列分析对象学习行为模式。本发明可以减少挖掘子序列过多，学习行为子序列冗余的情况，使得挖掘的序列模式更具代表性。
一种对象学习行为模式挖掘方法装置

[发明专利]无重叠自适应频繁序列模式挖掘方法-CN202010787911.9在审
发明人：王月华;李艳;王珠林;刘锦;赵晓倩;陈明婕;武优西 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2020-08-07 - 公布日： 2020-11-13 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本发明涉及无重叠自适应频繁序列模式挖掘方法，属于数据挖掘的序列模式分析领域。该方法利用模式增长策略减少候选模式生成、通过深度优先策略构建单支网树来提高支持度计算效率，进而解决无重叠自适应频繁序列模式挖掘问题，该方法在不给定间隙约束的情况下，实现了无重叠的频繁模式挖掘，克服了现有的序列模式挖掘技术难以同时兼顾挖掘的灵活性、高效性和完备性问题，不仅方便用户使用，还能有效地降低时间复杂度和空间复杂度，在保证挖掘结果非冗余的同时获得完整的、有价值的信息。
重叠自适应频繁序列模式挖掘方法

[发明专利]一种高效用序列模式挖掘方法及装置-CN201710261885.4有效
发明人：林浚玮;张杰雄;陈伟;肖磊;刘婷婷 -专利权人：哈尔滨工业大学深圳研究生院;腾讯科技(深圳)有限公司
申请日： 2017-04-20 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F16/2458 文献下载
摘要：本申请公开了一种高效用序列模式挖掘方法及装置，根据序列数据库中包含的各事务，获取满足设定条件的候选序列模式集合；针对每一所述候选序列模式，确定所述候选序列模式在所述序列数据库中的效用值；将所述效用值不低于自身所对应的效用阀值的候选序列模式，确定为挖掘结果，其中，候选序列模式对应的效用阀值为该候选序列模式所包含各项目中，效用阀值最低的项目的效用阀值，序列数据库中每一项目的效用阀值由用户预先设定。本申请可以由用户根据需要对不同项目设置不同的效用阀值，基于此从序列数据库中挖掘效用值不低于自身对应的效用阀值的序列模式，在挖掘高效用模式的基础上，能够实现个性化挖掘，满足不同应用场景的需求。
一种效用序列模式挖掘方法装置

[发明专利]一种基于序列模式挖掘算法的系统发生树构建方法-CN201811408608.2有效
发明人：叶凯;康永永;杨晓飞;贾鹏;蔺佳栋;郭立 -专利权人：西安交通大学
申请日： 2018-11-23 - 公布日： 2020-11-10 - 主分类号： G16B40/00 文献下载
摘要：一种基于序列模式挖掘算法的系统发生树构建方法，包括挖掘隐藏在序列集中能够用于衡量序列相似性的特异模式，得到初始模式集；过滤初始模式集中的非闭合频繁模式，得到更能够代表序列集的优化模式集；然后构造模式向量集，再计算模式向量之间的距离，进而构建用于生产系统发生树的距离矩阵。本发明采取序列模式挖掘算法来提取序列集中频繁出现的序列模式，然后利用过滤后的模式集将序列集转换为二进制或是赋有权重信息的模式向量集的形式计算距离矩阵，后而构建系统发生树。对大规模、低相似度的序列集，利用模式增长的策略可以挖掘序列集中更具代表性的模式，避免了提取对衡量序列相似性无用的冗余模式，优化了全局范围内序列之间相似性的衡量。
一种基于序列模式挖掘算法系统发生构建方法

[发明专利]一种基于序列模式挖掘的程序级操作系统调试方法-CN200810062635.9无效
发明人：卜佳俊;陈华;盛其彬;罗琰;蔡晖;张毅超 -专利权人：浙江大学
申请日： 2008-06-27 - 公布日： 2008-11-19 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于序列模式挖掘的程序级操作系统调试方法，包括通过序列模式挖掘来找到所有频繁系统调用序列模式，计算隐马尔可夫模型中的各项参数来识别异常系统调用序列。该方法提出了利用序列模式挖掘方法对桌面操作系统中的系统调用序列集进行模式挖掘，找到所有频繁序列集，利用频繁序列集训练隐马尔可夫模型，通过马尔可夫模型来最终识别异常系统调用序列，能够准确、快速的定位整个桌面操作系统
一种基于序列模式挖掘程序操作系统调试方法

[发明专利]一种基于图的存储模式挖掘方法-CN201110040963.0无效
发明人：张敬亮;梁爽 -专利权人：中国科学院计算技术研究所;天津中科蓝鲸信息技术有限公司
申请日： 2011-02-18 - 公布日： 2011-06-15 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明提供一种基于图的存储模式挖掘方法，通过一次遍历将原始序列信息累积并压缩保存于频繁模式图中，再利用模式生长条件通过对频繁模式图中频繁子图的游历产生优化有效的模糊频繁子模式。通过图中拓扑对原始序列信息的保存避免了对序列的多次扫描；同时其利用频度模式简化挖掘目标，降低了挖掘开销，适合大规模数据密集应用的存储模式挖掘并支持在线流式挖掘。
一种基于存储模式挖掘方法

[发明专利]一种对比序列模式挖掘方法和装置-CN201710702245.2在审
发明人：王慧锋;王晓通;郭锋 -专利权人：郑州云海信息技术有限公司
申请日： 2017-08-16 - 公布日： 2017-12-08 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种对比序列模式挖掘方法和装置。涉及数据分析技术；解决了缺乏一种对比序列模式多类别挖掘机制的问题。该方法包括收集多类序列样本数据；计算对比序列模式在所述多类序列样本数据构成的数据集中出现的频繁程度；根据所述多类序列样本数据构成的数据集中出现的频繁程度，计算所述对比序列模式在支持度范围内的对比度；挖掘得到基于所述多类序列样本数据的对比序列模式本发明提供的技术方案适用于数据挖掘分析，实现了更深层次的数据分析挖掘，有利用进行更加具有针对性的数据分析。
一种对比序列模式挖掘方法装置

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